Outliers की पहचान करें
एशिया के देशों की life expectancy के वितरण को यहाँ दिखाया गया है। बॉक्स प्लॉट एक स्पष्ट outlier दिखाता है: एक ऐसा देश जिसकी life expectancy असामान्य रूप से कम है। क्या आप अंदाज़ा लगा सकते हैं कि यह कौन सा देश हो सकता है? अपने अंदाज़े को कंसोल में min() या filter() में से किसी एक का इस्तेमाल करके जाँचिए, फिर उस देश को हटाकर प्लॉट बनाना जारी रखें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Exploratory Data Analysis
अभ्यास निर्देश
gap2007 अभी भी आपके workspace में उपलब्ध है.
- ऐसा फ़िल्टर लगाएँ कि इसमें केवल Asia के observations रहें, फिर
is_outlierनाम का नया वैरिएबल बनाएँ, जो उन देशों के लिएTRUEहो जिनकी life expectancy 50 से कम है. परिणाम कोgap_asiaमें असाइन करें. gap_asiaको फ़िल्टर करके सभी outliers हटा दें, फिर शेष life expectancies का एक और बॉक्स प्लॉट बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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 = ___)) +
___