IQR を使って外れ値を見つける
四分位範囲（Interquartile Range、IQR）は、外れ値の影響を受けにくい散らばりの指標です。IQR は外れ値の検出にもよく使われます。値が \(\text{Q1} - 1.5 \times \text{IQR}\) 未満、または \(\text{Q3} + 1.5 \times \text{IQR}\) を超える場合、その値は外れ値とみなされます。実際、これは ggplot2 の箱ひげ図でひげの長さを計算する方法でもあります。
この演習では、IQR を計算し、それを使って外れ値を見つけます。dplyr と ggplot2 ライブラリは読み込まれており、food_consumption が利用できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ統計入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Compute the 25th percentile and 75th percentile of co2_emission
q1 <- quantile(___$___, ___)
q3 <- ___
# Compute the IQR of co2_emission
iqr <- ___
iqr