計算離散程度指標
讓我們把強大的 group_by() 與 summarize() 語法延伸到離散程度的度量。若不確定分配是對稱還是偏態，建議在常見的變異數或標準差之外，同時考慮像 IQR 這種較具韌性的指標。
本練習屬於課程
R 的探索式資料分析
練習說明
你先前在練習中建立的 gap2007 資料集已經在你的工作環境中。
- 對
gap2007中的每個洲別，使用sd()、IQR()與國家數量n()來彙整壽命期望。這裡不需要替新產生的欄位命名。summarize()中的n()函式不需要任何引數。 - 以圖形方式比較這些分配的離散程度：建立依洲別分組的壽命期望重疊密度圖。
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。
# Compute groupwise measures of spread
gap2007 %>%
group_by(___) %>%
summarize(___,
___,
___)
# Generate overlaid density plots
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___, fill = ___)) +
geom_density(alpha = 0.3)