Repérer les valeurs aberrantes

Examinez la distribution, présentée ici, des espérances de vie des pays d'Asie. Le diagramme à moustaches met en évidence une valeur aberrante claire : un pays avec une espérance de vie nettement faible. Avez-vous une idée de quel pays il pourrait s'agir? Vérifiez votre hypothèse dans la console en utilisant min() ou filter(), puis passez à la création d'un graphique en excluant ce pays.

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Analyse exploratoire des données en R

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Instructions de l’exercice

gap2007 est toujours disponible dans votre espace de travail.

Appliquez un filtre pour ne conserver que les observations provenant d'Asie, puis créez une nouvelle variable appelée is_outlier qui vaut TRUE pour les pays ayant une espérance de vie inférieure à 50. Assignez le résultat à gap_asia.
Filtrez gap_asia pour retirer toutes les valeurs aberrantes, puis créez un autre diagramme à moustaches des espérances de vie restantes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Filter for Asia, add column indicating outliers
gap_asia <- ___ %>%
  filter(___) %>%
  mutate(___ = ___)

# Remove outliers, create box plot of lifeExp
gap_asia %>%
  filter(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
  ___

Modifier et exécuter le code