Calculer des mesures de dispersion

Étendons la puissante syntaxe group_by() et summarize() aux mesures de dispersion. Si vous n’êtes pas sûr·e de travailler avec des distributions symétriques ou asymétriques, il est judicieux d’ajouter une mesure robuste comme l’IQR en plus des mesures classiques de variance ou d’écart-type.

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<cours>Analyse exploratoire des données en R</cours>

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Instructions de l’exercice

Le jeu de données gap2007 que vous avez créé dans un exercice précédent est disponible dans votre espace de travail.

Pour chaque continent dans gap2007, résumez les espérances de vie en utilisant sd(), IQR() et le décompte des pays, n(). Inutile de nommer ici les nouvelles colonnes produites. La fonction n() dans votre appel à summarize() ne prend aucun argument.
Comparez graphiquement la dispersion de ces distributions en construisant des tracés de densité superposés de l’espérance de vie, ventilés par continent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute groupwise measures of spread
gap2007 %>%
  group_by(___) %>%
  summarize(___,
            ___,
            ___)

# Generate overlaid density plots
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___, fill = ___)) +
  geom_density(alpha = 0.3)

Modifier et exécuter le code