Uitschieters identificeren

Bekijk de verdeling van de levensverwachting van de landen in Azië, zoals hier getoond. In de boxplot is één duidelijke uitschieter te zien: een land met een opvallend lage levensverwachting. Weet je al welk land dat zou kunnen zijn? Test je gok in de console met min() of filter() en maak daarna een plot waarbij je dat land weglaat.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Exploratory data-analyse in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

gap2007 is nog steeds beschikbaar in je werkruimte.

Pas een filter toe zodat het alleen observaties uit Azië bevat en maak vervolgens een nieuwe variabele is_outlier die TRUE is voor landen met een levensverwachting lager dan 50. Ken het resultaat toe aan gap_asia.
Filter gap_asia om alle uitschieters te verwijderen en maak daarna nog een boxplot van de overgebleven levensverwachtingen.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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 = ___)) +
  ___

Code bewerken en uitvoeren