Поиск выбросов с помощью МКР
Выбросы могут существенно влиять на такие статистики, как среднее значение, а также на показатели, которые от него зависят, — дисперсию и стандартное отклонение. Межквартильный размах (МКР) — ещё один способ измерить разброс данных, менее чувствительный к выбросам. МКР также часто используют для выявления выбросов. Значение считается выбросом, если оно меньше \(\text{Q1} - 1{,}5 \times \text{МКР}\) или больше \(\text{Q3} + 1{,}5 \times \text{МКР}\). Именно по этому принципу вычисляется длина усов на ящичковой диаграмме в matplotlib.
В этом упражнении вы вычислите МКР и используете его для поиска выбросов. Библиотеки pandas (как pd) и numpy (как np) уже загружены, набор данных food_consumption доступен.
Это упражнение является частью курса
Введение в статистику на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate total co2_emission per country: emissions_by_country
emissions_by_country = ____
print(emissions_by_country)