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第一四分位數算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和DavidC.Howell的 基礎行為科學統計學都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和雙葉書廊所出版 。
中原大學 應用數學系 孫天佑所指導 卓瑞發的 標示錯誤的資料對模型機率校正的影響 （2021），提出第一四分位數算法關鍵因素是什麼，來自於機器學習、機率校正、標示錯誤的資料、K-鄰近演算法。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 陳詳元的 以純Youbike資料識別Covid-19對臺北市區活動的影響 （2021），提出因為有 Covid-19、YouBike、集群分析、隨機森林的重點而找出了 第一四分位數算法的解答。
基礎統計學(四版)
為了解決第一四分位數算法 的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：
本書內容有三大單元, 共計十六章 (1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 (2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 (3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章 本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 輸入書號1H28，即可找到下載處。
標示錯誤的資料對模型機率校正的影響
為了解決第一四分位數算法 的問題，作者卓瑞發 這樣論述：
機器學習中任何分類器的準確率，都取決於資料的品質，而資料的準確性、完整性和一致性這三大點是決定資料質量的重要因素。在資料中或多或少會有標示錯誤的資料，故本研究將探討標示錯誤的資料對模型機率校正的影響。本論文我們會先從機率校正的理論開始，分別討論Platt Scaling、Isotonic Regression、Beta Calibration與Spline Calibration四種機率校正方法。我們分別探討對汙染10%、15%和20%資料量的資料對模型機率校正的影響。最後我們會利用K-鄰近演算法（KNN演算法）偵測資料是否汙染，並且修復標示錯誤的資料，探討改正後的資料對模型機率校正的影響。
基礎行為科學統計學
為了解決第一四分位數算法 的問題，作者DavidC.Howell 這樣論述：
這是一本很有「人」味的統計學書籍，書中大量引用以「人」為對象的實際研究範例，這樣的例子會更有趣、實用。在內容選材上，除了一般統計入門書固有的內容外，作者認為「隨機化檢定」與「後設分析」是統計學未來的發展方向，故特別納入講述，讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方面，作者不只介紹普及的 SPSS 外，更大力推廣自由軟體 R 語言的應用。 本書特色 1. 以「人」為對象的實際研究範例，可學到更多統計在真實情境的應用。 2. 正文穿插的統計學家小傳，有助於認識現代統計學發展的古往今來。 3. 加入「隨機化檢定」與「後設分析」的介紹，讓讀者的學習能夠與時俱進
。 4. 同時介紹 SPSS 與 R 語言的應用。
以純Youbike資料識別Covid-19對臺北市區活動的影響
為了解決第一四分位數算法 的問題，作者陳詳元 這樣論述：
從2019年末Covid-19疫情發生至今，已對世界各國的生活產生重大的影響，因其傳染途徑主要為透過飛沫傳染，而各國政府之主要防疫措施除要求配戴口罩外，就是減少民眾群聚之機會，以臺灣為例，企業推行居家上班、學校推行遠距教學、民眾減少旅遊、減少店內用餐改以外帶..等防疫措施實行，從上述情形我們認知Covid-19已對民眾生活的有所改變，而針對此問題，我們選擇與民眾生活最貼近的公共交通工具YouBike歷史租賃資料進行探討，不採用主觀的認知或專業知識理論來進行分析資料，而是以純資料的觀點來做分析，我們將資料進行清洗降維後，運用群集分析得出各筆數據的分群結果，再與Covid-19有關之特徵值資料結
合後，使用隨機森林找出特徵因子的重要度，並嘗試在不加入特定知識下的情況下，進行Covid-19對民眾生活的影響的探討，而其實驗流程證實了我們方法的可行性。