辨識離群值
請看看這裡顯示的亞洲各國平均壽命分布。盒狀圖標出了 1 個明顯的離群值：某個國家的平均壽命特別低。你猜得出是哪個國家嗎？先在主控台用 min() 或 filter() 測試你的猜測，接著把那個國家移除後，建立一個新的圖。
本練習屬於課程
R 的探索式資料分析
練習說明
gap2007 仍在你的工作空間中。
- 先套用篩選，只保留亞洲的觀測值；接著建立一個新變數
is_outlier，對於平均壽命小於 50 的國家設為TRUE。將結果指定給gap_asia。 - 對
gap_asia再次篩選，移除所有離群值，然後為剩下的平均壽命畫出另一個盒狀圖。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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 = ___)) +
___