Ausreißer Rechner
Identifizieren Sie Ausreißer schnell mit IQR und MAD Methoden
für bessere Datenqualität.
Vergleich der Methoden
IQR Regel
- • Untergrenze: Q1 - 1.5×IQR
- • Obergrenze: Q3 + 1.5×IQR
- • Einfach und weit verbreitet
MAD Methode
- • Basiert auf Median Absolute Deviation
- • Robuster gegen Extremwerte
- • Gut für schiefe Verteilungen
Unterstützte Datenformate:
- Kommagetrennt: 1.5, 2.8, 9.1, 16.2
- Leerzeichengetrennt: 1.5 2.8 9.1 16.2
- Zeilenumbruch: eine Zahl pro Zeile
- Wissenschaftliche Notation: 1.23e-4, 5.67E+8
- Serien-Modus: Verwenden Sie "Gruppenname: Wert1, Wert2..." pro Zeile zum Vergleich
- Ignoriert automatisch Text und Sonderzeichen
Universal Standard (R, Python, Google Sheets)
Linear interpolation method, default standard for modern data science software
Ihre Berechnungsergebnisse und Box-Plots erscheinen hier sofort
Bitte geben Sie oben mindestens 4 Zahlen ein, um zu beginnen
Berechnungsergebnisse
Basisstatistiken
Quartile
Fünf-Punkte-Zusammenfassung
Erkannte Ausreißer
Folgende Datenpunkte wurden mit der Methode als Ausreißer identifiziert:
Zusammenfassung gruppierter Serien
Was ist ein Ausreißer?
Ein Ausreißer (Outlier) ist ein Datenpunkt, der sich signifikant von anderen Beobachtungen im Datensatz unterscheidet. Ausreißer können durch Messfehler, Eingabefehler oder echte extreme Vorkommnisse (z.B. Naturkatastrophen in Wirtschaftsdaten) verursacht werden.
IQR Ausreißer-Erkennungsmethode
Die IQR (Interquartilsabstand) Methode ist die am häufigsten verwendete Technik:
- Berechne Q1 (Erstes Quartil) und Q3 (Drittes Quartil).
- Berechne IQR = Q3 - Q1.
- Bestimme Untergrenze = Q1 - 1.5 × IQR.
- Bestimme Obergrenze = Q3 + 1.5 × IQR.
- Alle Werte außerhalb dieser Grenzen sind potenzielle Ausreißer.
MAD Ausreißer-Erkennungsmethode
MAD (Median Absolute Deviation) ist eine robustere Methode:
- Berechne den Median des Datensatzes.
- Berechne die absolute Abweichung jedes Punktes vom Median.
- MAD = Median dieser absoluten Abweichungen.
- Schwellenwert oft 3 × MAD (oder über modifizierten Z-Score).
Wann welche Methode verwenden?
| Szenario | Empfohlene Methode |
|---|---|
| Normalverteilte Daten | IQR oder MAD |
| Stark schiefe Daten | MAD ist robuster |
| Viele Ausreißer | MAD ist zuverlässiger |
| In Kombination mit Box-Plots | IQR (Standard) |
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Statistische Konzepte einfach erklärt
Mathematische Formeln
Die Standardformeln hinter den Berechnungen
Quartilsberechnung (Methode 2)
Erstes Quartil (Q1):
Median (Q2):
Drittes Quartil (Q3):
Interquartilsabstand & Ausreißererkennung
Interquartilsabstand (IQR):
Ausreißergrenzen (Fences):
Algorithmus-Erklärung
PlotNerd verwendet die statistische Standardmethode "Type 7" (standardmäßig in R und Python) für Quartilsberechnungen, deren Ergebnisse mit gängiger Statistiksoftware (wie R, SPSS) übereinstimmen. Alle Ergebnisse werden streng auf Genauigkeit geprüft.