TGViewer
Аналитика в HR | HR-tech Аналитика в HR | HR-tech @analytics_hr · 660 subscribers
Post #172 326
#статистика #выбросы #IQR

Выбросы – это нетипичные значения в выборке данных, которые существенно отличаются от основного массива данных по закону нормальному распределения. Для того, чтобы работать с однородным массивом данных необходимо исключать выбросы. Но как понять какое значение все еще укладывается в нормальное распределение, а какое уже считается выбросом?

Ниже метод выявление выбросов в массиве данных:


1. Сортируем все значения и определяем первый (Q1) и третий (Q3) квартиль. О них мы говорили ранее.

2. Рассчитываем межквартильный размах (IQR). О нем мы также говорили.

3. Теперь рассчитаем диапазон, за пределами которого будут находиться выбросы. Диапазон будет ограничиваться верхней и нижней границей.
a. Верхняя граница = Q3 + (IQR*3)
b. Нижняя граница = Q1 – (IQR*3)

Все, что будет находиться за рамками этих границ считается выбросами
  • 👍 8
More from @analytics_hr
  1. Sep 29, 2026#Excel Новая интересная фича, которая в настоящий момент тестируется в MS Excel: теперь од…
  2. Sep 24, 2026#визуализация #ONA Хочу вас познакомить с относительно новым для меня и, возможно, для ког…
  3. Sep 21, 2026#метрики #замещение ⚡️Коэффициент замещения показывает, насколько компании удаётся компенс…
  4. Sep 14, 2026#визуализация 🔹Заголовок: Заголовок должен объяснять, что показывает график: не Дашборд п…
  5. Sep 10, 2026#визуализация 🔹Наполнение структуры: В верхней части логично размещать 4–6 ключевых KPI,…
  6. Sep 8, 2026📊 Вакансии в HR-аналитике и C&B В этот раз — коротко про вакансии, потому что ниже будет…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →