이상치 식별하기
여기 표시된 아시아 국가들의 기대수명 분포를 살펴보세요. 박스 플롯에는 한 가지 뚜렷한 이상치가 있습니다. 기대수명이 눈에 띄게 낮은 국가인데요. 어느 나라일지 짐작하시나요? min() 또는 filter()를 사용해 콘솔에서 추측을 확인해 본 다음, 그 나라를 제외하고 플롯을 만들어 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 하는 탐색적 데이터 분석
연습 안내
gap2007는 워크스페이스에 그대로 있습니다.
- 아시아의 관측값만 남도록 필터를 적용한 뒤, 기대수명이 50 미만인 국가에 대해
TRUE가 되는is_outlier라는 새 변수를 만드세요. 결과를gap_asia에 할당하세요. gap_asia에서 모든 이상치를 제거하도록 필터링한 다음, 남은 기대수명의 박스 플롯을 다시 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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 = ___)) +
___