标准差是对数据分布的测量， 与数据本身有关，而IQR是对数据的排序后来啊的测量，与具体数据数值无关。

IQR无法度量非对称分布的起伏情况，如偏态分布。

两个四分位之间的样本正优良是总样本数的50%， 查正态分布表，看看几个σ内是50%，然后用四分位间距除以这玩意儿数就能了。IQR=1.349σ。

标准差， 中文周围中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近

以上步骤给了一个通用的方法来计算标准四分位数间距。详细的步骤：将数据集按照从细小到巨大的顺序排列。

二、 IQR的应用

IQR常用于箱线图中，箱线图以IQR为基础计算出箱体的位置，将数据分为四个有些：上界、下界、IQR范围内的中位数、IQR范围内的第一四分位数和第三四分位数。

所以呢，IQR适用于数据有异常值的情况下标准差适用于数据呈正态分布的情况下。

一、 四分位距的计算步骤

四分位距等于上四分位数减去下四分位数，即。这是计算IQR的基本步骤。

def iqr:
    # 计算第一、三四分位数
    q1 = np.percentile
    q3 = np.percentile
    # 计算IQR
    iqr = q3 - q1
    return iqr

三、IQR的局限性

IQR虽然稳健、不容易受极值关系到，但也有其局限性：

IQR只关注数据的排序，无法反映数据值本身所含信息。

IQR只考虑了25%~75%范围的数据，对于较短暂尾的数据分布兴许有些欠缺。

四、 IQR与标准差的比比看

IQR与标准差都是用来衡量数据起伏程度的方法，但有一些不一样：

IQR只考虑了25%~75%范围的数据，更加稳健，不容易受极值的关系到；而标准差考虑了全部数据，受极值的关系到更巨大。

IQR也常用于异常值的检测，将超出IQR范围的数据视为异常值。

综上，IQR适用于一些特殊情况下但不是适用于全部情况的万能工具。

五、 计算标准IQR

def std_iqr:
    # 计算标准差和IQR
    std = np.std
    q1 = np.percentile
    q3 = np.percentile
    iqr = q3 - q1
    return std, iqr

出标准IQR，从而更优良地了解数据的起伏程度。

六、

IQR是一种关键的统计指标，用于衡量数据的起伏程度。出IQR，并了解其应用和局限性。希望本文能帮您更优良地搞懂和应用IQR。

欢迎用实际体验验证观点。