IQR का उपयोग करके outliers ढूँढना
Outliers का औसत (mean) जैसी statistics पर बड़ा असर पड़ सकता है, और उन statistics पर भी जो mean पर निर्भर करती हैं, जैसे variance और standard deviation. Interquartile range या IQR फैलाव (spread) मापने का एक और तरीका है जिस पर outliers का कम प्रभाव पड़ता है. IQR का उपयोग अक्सर outliers पहचानने के लिए भी किया जाता है. यदि कोई मान \(\text{Q1} - 1.5 \times \text{IQR}\) से कम हो या \(\text{Q3} + 1.5 \times \text{IQR}\) से अधिक हो, तो उसे outlier माना जाता है. वास्तव में, matplotlib के box plot में whiskers की लंबाई इसी तरह निकाली जाती है.
इस अभ्यास में, आप IQR की गणना करेंगे और उसका उपयोग करके कुछ outliers ढूँढेंगे. pandas को pd के रूप में और numpy को np के रूप में इम्पोर्ट किया गया है और food_consumption उपलब्ध है.
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Python में Statistics परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
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# Calculate total co2_emission per country: emissions_by_country
emissions_by_country = ____
print(emissions_by_country)