Ниже приведен перечень вызовов. Все они, за исключением двух, относятся к значимым большим вызовам. Найдите два вызова, «выпадающие» из общего ряда.

Чтобы найти два вызова, которые «выпадают» из общего ряда, мне нужен сам перечень значений. Пожалуйста, пришлите список вызовов (числа) или изображение с ними. Я по ним точно найду два нарушения и объясню решение пошагово. Тем временем полезно knowing методику. Часто такие задачи решают двумя способами: 1) Метод межквартильного размаха (IQR) - Шаг 1: упорядочить данные по возрастанию. - Шаг 2: найти первый квартиль Q1 (25-й процентиль) и третий квартиль Q3 (75-й процентиль). IQR = Q3 − Q1. - Шаг 3: границы «нормальности»: - нижняя граница: Q1 − 1.5 · IQR - верхняя граница: Q3 + 1.5 · IQR - Шаг 4: любые значения ниже нижней границы или выше верхней границы считаются выбросами. - Применяя это к вашему набору, если две точки окажутся ниже нижней границы (а остальные значения — большие), то именно эти две и будут искомыми «выпадающими» вызовами. 2) Метод z-оценок (для примерной нормальной распределенности) - Шаг 1: посчитать среднее μ и стандартное отклонение σ набора. - Шаг 2: для каждого значения x вычислить z = (x − μ) / σ. - Шаг 3: значения с |z| выше порога, например 2.5–3.0, считаются выбросами. - Этот метод хорошо работает, если данные близки к нормальному распределению. Дополнительно - Если входные данные — это длительности вызовов или объёмы, и известно, что большинство значений большие, чаще действительно «выпадают» маленькие значения на нижнем конце. - Если же воспользовавшись IQR вы получите две точки вне границ, то они и будут искомыми двумя двумя выбросами. Готов приступить сразу после того, как вы пришлете перечень. Укажите, пожалуйста: - список значений или изображение списка, - единицы измерения (если важно), - язык/формат: простые числа в строку или таблица. Если хотите, могу также привести пример с воображаемыми числами, чтобы показать, как увидеть два выпадающих значения наглядно.