IQR로 이상치 찾기
이상치는 평균뿐만 아니라 분산이나 표준편차처럼 평균에 의존하는 통계량에도 큰 영향을 줄 수 있습니다. 사분위범위(IQR)는 이상치의 영향을 덜 받는 또 다른 산포 측정 방법입니다. 또한 IQR은 이상치를 찾는 데 자주 사용됩니다. 값이 $\text{Q1} - 1.5 \times \text{IQR}\(보다 작거나 \)\text{Q3} + 1.5 \times \text{IQR}$보다 크면 이상치로 간주합니다. 실제로 matplotlib 상자그림의 수염도 이 기준을 사용해 계산됩니다.
이번 연습 문제에서는 IQR을 계산하고 이를 활용해 이상치를 찾아보겠습니다. pandas는 pd로, numpy는 np로 로드되어 있으며, food_consumption을 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 통계학
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate total co2_emission per country: emissions_by_country
emissions_by_country = ____
print(emissions_by_country)