iqr

import numpy as np def cal_iqr(arr): # 计算四分位距 qr1 = np.quantile(arr, 0.25, method='averaged_inverted_cdf') # 下四分位数 qr3 = np.quantile(arr, 0.75, method='averaged_inverted_cdf') # 上四分位数

输入用空格、制表符、回车符或(英文半角)逗号隔开的数据序列后点击计算，可求其元素数、从小到大排序、四分数位置、四分位数、四分位数间距等结果。 操作步骤：直接输入或复制记录表中的数据，粘贴到输入框，点击计算按钮，即可求出结果。输入多余的空格或分割符不影响计算结果。 先确定四分位数的位置： 四分位数是将数列等分成四个部分的数，一个数列有三个四分位数，设下四分位数、中位数和上四分位数分别为Q1、Q2、Q

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R语言进行数据分组聚合统计变换（Aggregating transforms）、计算dataframe数据的分组四分位距（IQR） 目录

IQR(Inter-Quartile Range)在统计中叫内距.内距又称为四分位差. 具体如下： 内距IQR即Inter-Quartile Range, 这是统计技术上的名词. 内距又称为四分位差,是两个四分位数之差,即内距IQR=高四分位数—低四分位数. 标准化四分位距——对一组按顺序排列的数据,上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距（IQR）,即IQR=Q3-Q1.IQR乘以因子

R语言编写自定义分组统计函数（customize statistics function）可视化分组箱图并在X轴标签下方添加分组对应的统计值（样本数N、中位数median、四分位数的间距iqr） 目录

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