上下围栏计算器 上下围栏计算器 计算器 标准化接口 多渠道路由
浏览次数:4
试用次数:1
集成次数:0
更新时间:2025.10.24
单价:N/A 获取套餐优惠
在线使用
API 接入
MCP 接入

多渠道并发试用,API选型无忧

免费在线上下围栏计算器,通过四分位数和四分位距快速识别数据异常值。支持自定义乘数调整,适用于数据分析、质量控制、统计分析等场景,提供精确的离群值检测计算。

上下围栏计算器验证工具

数据值
倍数

更快的集成到应用程序及MCP客户端

提供标准化API接口与MCP协议双重集成方式,一键接入各类应用。RESTful API支持多语言调用;MCP服务专为AI客户端优化,实现分钟级快速构建智能应用,无缝处理复杂数据流,助您高效实现AI创新与落地。 MCP客户端→

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
async function calculatorUpperLowerFence() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/calculator_upper_lower_fence/saf2025102498872503ab70';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改; Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘,复制API key
        },
        body: {"dataValues":[0],"multiplier":0}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
calculatorUpperLowerFence()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));
Cursor MCP 配置
设置指南
  • 1打开 Claude Desktop 应用
  • 2点击菜单栏中的 “Claude” → “Settings” → “Developer”
  • 3点击 “Edit Config” 打开配置目录
  • 4编辑 claude_desktop_config.json 文件
  • 5API 现在将在您的对话中可供 AI 代理使用
<
产品介绍
>
📊

上下围栏计算器

欢迎使用上下围栏计算器,我们将在这里讨论围栏在统计学中的用途,并向您展示如何找到数据集的下围栏和上围栏。这些围栏对于找到数据集中那些讨厌的异常值至关重要。

数据集的上围栏和下围栏是阈值,超出这些阈值的数值可以被视为异常值。因此,异常值是任何低于下围栏或高于上围栏的数值。

🧮

如何计算上围栏和下围栏

现在我们知道了围栏是什么,我们想确切地知道如何找到上围栏和下围栏。这涉及几个步骤,让我们开始吧!

  1. 首先将数据集按升序排列
  2. 计算第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3)
  3. 计算四分位距(IQR)= Q3 - Q1
  4. 使用围栏公式计算上围栏和下围栏

在我们能够得到上围栏和下围栏公式之前,我们需要两个基本但重要的值:数据集的四分位数。我们用Q1表示第一四分位数,用Q3表示第三四分位数。然后我们可以计算四分位距(IQR)为IQR = Q3 - Q1。

📝

上围栏和下围栏公式

上围栏 = Q3 + 1.5 × IQR
下围栏 = Q1 - 1.5 × IQR

一些特定来源将我们公式中的1.5替换为其他值,如2或有时甚至是3。倍数的选择是特定于问题的,取决于数据集的分布。儿童身高数据集中的异常值仍然会接近数据集的其余部分,所以我们会选择较小的倍数,如1.5。薪资数据集中百万富翁的薪水会更加异常,所以我们会选择更大的倍数,如3或更多。

其中Q1是第一四分位数,Q3是第三四分位数,IQR是四分位距。任何低于下围栏或高于上围栏的值都被认为是异常值。

🌰

如何计算上围栏和下围栏的示例

让我们在一个实际例子中使用我们的上围栏和下围栏公式。假设我们有一个2010年到2021年纽约1月份每年降雨量的数据集,它看起来像这样:

原始数据:

1.33, 1.96, 3.12, 2.20, 1.58, 2.04, 1.80, 6.32, 1.90, 3.84, 2.93, 2.34

第1步:按升序排列数据集:

1.33, 1.58, 1.80, 1.90, 1.96, 2.04, 2.20, 2.34, 2.93, 3.12, 3.84, 6.32

第2步:确定四分位数:

Q1 = 1.85,Q3 = 3.025

第3步:计算四分位距:

IQR = Q3 - Q1 = 3.025 - 1.85 = 1.175

第4步:计算上围栏:

上围栏 = Q3 + 1.5 × IQR = 3.025 + 1.5 × 1.175 = 4.7875

第5步:计算下围栏:

下围栏 = Q1 - 1.5 × IQR = 1.85 - 1.5 × 1.175 = 0.0875

我们可以用这些上围栏和下围栏查看我们的数据,发现2017年的降雨量6.32是一个异常值。您的初始猜测正确吗?

🌍

围栏在统计学中的用途

除了帮助我们找到异常值外,围栏可以作为描述性统计中最小值和最大值的合适替代品。在大多数情况下,箱线图(一种可视化数据集的有用工具)使用最小值和最大值作为箱子的须线。

箱线图应用: 然而,使用上围栏和下围栏作为须线,然后用不同的点表示异常值会更有洞察力。这种方法可以更清楚地显示数据的分布情况和异常值的位置。

通过这种方式,我们可以更好地理解数据的结构,识别可能需要进一步调查的异常观测值,并做出更明智的统计决策。

数据质量控制: 围栏方法在数据质量控制中也非常有用。通过识别异常值,我们可以检测数据收集过程中的错误、设备故障或其他问题。

在商业分析中,围栏可以帮助识别异常的销售数据、客户行为或财务指标,从而及时发现问题或机会。

📚

如何使用我们的计算器找到上围栏和下围栏

我们的上围栏和下围栏计算器为您完成所有这些步骤,并在眨眼间为您提供围栏,这样您就可以开始在数据集中找到异常值了。

  1. 在行中输入数据集的各个值。您最多可以输入50个值。
  2. 可选择在高级模式中更改围栏公式中使用的倍数。
  3. 计算器将确定围栏并在值列表底部显示它们,以及数据集的异常值和计算它们所采取的步骤。

祝您异常值狩猎愉快!这个工具将大大简化您的统计分析工作,让您能够快速识别数据中的异常模式。

常见问题

什么是异常值?

异常值是数据集中与其他值显著不同的值。异常值的存在可能是一个问题,尽管这取决于您使用数据的任务。异常值可以是合法数据,如薪资数据集中CEO的薪水。异常值也可能是无效的或由于错误造成的;这可能是校准不良的传感器,或者在将手写数据复制到电子表格时出现的打字错误。

如何找到异常值?

要在数据集中找到异常值,您需要计算数据集的上围栏和下围栏。然后您会看到数据集中哪些值落在围栏之外——这些值都是异常值。

如何计算上围栏和下围栏?

将数据集的四分位距乘以1.5,然后分别从数据集的第一和第三四分位数中加上和减去该值。这些就是您的上围栏和下围栏。

上围栏公式是什么?

您可以使用Q₃ + 1.5 × IQR计算上围栏,其中Q₃是您的第三四分位数,IQR是您的四分位距。数据集中任何高于上围栏的值都是异常值。

下围栏公式是什么?

您可以使用Q₁ - 1.5 × IQR计算下围栏,其中Q₁是您的第一四分位数,IQR是您的四分位距。数据集中任何低于下围栏的值都是异常值。

API接口列表
上下围栏计算器
上下围栏计算器
1.1 简要描述
上下围栏计算器
1.2 请求URL
/[[username]]/v1/calculator_upper_lower_fence/[[function-no]]
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
dataValues array 输入的数据集,包含需要分析的数值
multiplier number 1.5 计算围栏时使用的倍数,通常为1.5,可根据数据分布特性调整
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
interquartileRange number 四分位距IQR,等于Q3减去Q1
upperFence number 上围栏值,高于此值的数据被认为是异常值
firstQuartile number 数据集的第一四分位数Q1
outlierCount integer 检测到的异常值总数
multiplierUsed number 实际使用的倍数值
thirdQuartile number 数据集的第三四分位数Q3
sortedData array 按升序排列的原始数据
lowerFence number 下围栏值,低于此值的数据被认为是异常值
outliers array 超出上下围栏范围的数值列表
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
FP00000 成功
FP03333 失败
1.7 示例
参考上方对接示例