异常值怎么用中位数和IQR计算

可以使用中位数和IQR（四分位距）来判断数据中的异常值。具体方法如下：

1. 计算数据的中位数，将数据按照大小排列，中间位置的数值即为中位数。

2. 计算四分位距（IQR），将数据分为上下两部分，分别计算上下四分位数（Q1和Q3），IQR=Q3-Q1。

3. 根据中位数和IQR计算出数据的上限和下限，下限为Q1-1.5*IQR，上限为Q3+1.5*IQR。

4. 检查所有数据点是否在上限和下限之间，如果有数据点超出上限或下限，则该数据点被认为是异常值。

需要注意的是，使用中位数和IQR计算异常值时，相比使用均值和标准差来计算异常值，更加鲁棒，能够应对一些数据分布不规则的情况。

相关问题

python 利用四分位数计算异常值

可以回答这个问题。Python可以使用numpy库中的percentile函数来计算四分位数，然后根据四分位数和箱线图的定义来判断异常值。具体实现可以参考以下代码：

import numpy as np

def find_outliers(data):
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
outliers = [x for x in data if x < lower_bound or x > upper_bound]
return outliers

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100]
outliers = find_outliers(data)
print(outliers) # [100]

python箱型图得出的异常值使用中位数替换

在Python中，可以使用pandas或numpy库来生成箱型图并处理异常值。如果要使用中位数替换异常值，可以按照以下步骤操作：

1. 导入pandas或numpy库

import pandas as pd

或者

import numpy as np

2. 读取数据集并生成箱型图

df = pd.read_csv('data.csv')
df.boxplot()

或者

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
plt.boxplot(data)

3. 找出异常值的位置

q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
q3 = df['column_name'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5*iqr
upper_bound = q3 + 1.5*iqr
outliers = df[(df['column_name'] < lower_bound) | (df['column_name'] > upper_bound)]

4. 使用中位数替换异常值

df.loc[(df['column_name'] < lower_bound) | (df['column_name'] > upper_bound), 'column_name'] = df['column_name'].median()

请注意，这种方法仅适用于数值型数据，且仅适用于小部分的异常值。如果异常值占比较大，或者数据类型为分类数据，建议使用其他方法处理异常值。