Identificar exceções

Considere a distribuição, mostrada aqui, das expectativas de vida dos países da Ásia. O gráfico de caixa identifica uma exceção clara: um país com uma expectativa de vida notavelmente baixa. Você tem um palpite de qual país seria esse? Teste sua suposição no console usando min() ou filter() e, em seguida, prossiga com a construção de um gráfico com esse país removido.

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Análise exploratória de dados em R

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Instruções do exercício

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Aplique um filtro para que ele contenha apenas observações da Ásia e, em seguida, crie uma nova variável chamada is_outlier, que é TRUE para países com expectativa de vida inferior a 50. Atribua o resultado a gap_asia.
Filtre gap_asia para remover todos os valores discrepantes e, em seguida, crie outro gráfico de caixa das expectativas de vida restantes.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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 = ___)) +
  ___

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