Calculando limites de outliers com IQR
Visualizar outliers geralmente é só o primeiro passo para detectá-los. Para ir além da visualização, você vai precisar escrever código que isole os outliers da distribuição.
Neste exercício, você vai implementar a primeira etapa do que acontece por trás dos panos no boxplot. Em outras palavras, você vai calcular manualmente os limites inferior e superior de outliers.
A distribuição está disponível como prices.
Este exercício faz parte do curso
Detecção de Anomalias em Python
Instruções do exercício
- Calcule o primeiro e o terceiro quartis de prices e armazene como
q1eq3, respectivamente. - Calcule o IQR e armazene em
IQR. - Calcule o limite inferior de outlier e armazene em
lower_limit. - Calcule o limite superior de outlier e armazene em
upper_limit.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate the 25th and 75th percentiles
q1 = prices.____(____)
q3 = prices.____(____)
# Find the IQR
IQR = ____
factor = 2.5
# Calculate the lower limit
lower_limit = ____ - ____
# Calculate the upper limit
upper_limit = ____ + ____