Wykrywanie wartości odstających za pomocą IQR
Wartości odstające mogą znacząco wpływać na statystyki takie jak średnia, a także na miary oparte na średniej, czyli wariancję i odchylenie standardowe. Rozstęp międzykwartylowy, czyli IQR, to inny sposób mierzenia rozproszenia danych – mniej wrażliwy na wartości odstające. IQR jest też często wykorzystywany do ich wykrywania. Jeśli wartość jest mniejsza niż \(\text{Q1} - 1{,}5 \times \text{IQR}\) lub większa niż \(\text{Q3} + 1{,}5 \times \text{IQR}\), uznaje się ją za wartość odstającą. Właśnie w ten sposób obliczana jest długość wąsów na wykresie pudełkowym w matplotlib.
W tym ćwiczeniu obliczysz IQR i użyjesz go do znalezienia wartości odstających. Biblioteki pandas jako pd i numpy jako np są już załadowane, a zbiór danych food_consumption jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do statystyki w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate total co2_emission per country: emissions_by_country
emissions_by_country = ____
print(emissions_by_country)