Como se identifica um outlier usando o critério do box-plot (IQR)?

Calcule Q1 e Q3, obtenha \(IQR=Q_3-Q_1\). Determine os limites LI e LS com \(LI=Q_1-1{,}5\cdot IQR\) e \(LS=Q_3+1{,}5\cdot IQR\). Valores menores que LI ou maiores que LS são outliers.

Passos:
1. Ordene os dados e calcule \(Q_1\) (mediana da metade inferior) e \(Q_3\) (mediana da metade superior).
2. Calcule \(IQR=Q_3-Q_1\).
3. Calcule \(LI=Q_1-1{,}5\cdot IQR\) e \(LS=Q_3+1{,}5\cdot IQR\).
4. Qualquer observação < \(LI\) ou > \(LS\) é considerada outlier.

Exemplo:
Dados: {1,2,2,3,5,8,13,50} (ordenados).
\(Q_1\) = mediana de {1,2,2,3} = \((2+2)/2=2\).
\(Q_3\) = mediana de {5,8,13,50} = \((8+13)/2=10{,}5\).
\(IQR=Q_3-Q_1=10{,}5-2=8{,}5\).
\(LI=2-1{,}5\cdot8{,}5=2-12{,}75=-10{,}75\).
\(LS=10{,}5+1{,}5\cdot8{,}5=10{,}5+12{,}75=23{,}25\).
Como 50 > 23{,}25, o 50 é outlier; os demais não são.