IQR による外れ値の検出
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 100])
q1, q3 = s.quantile([0.25, 0.75])
iqr = q3 - q1
print(s[s > q3 + 1.5 * iqr].tolist())- A
[] - B
[1] - C
[4, 100] - D
[100]
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正解：D
IQR による外れ値の基準は、第 1 四分位数 − 1.5×IQR 未満、第 3 四分位数 + 1.5×IQR 超過。箱ひげ図のひげもこの考え方。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 100])` | s = [1, 2, 3, 4, 100] |
| 3 | `q1, q3 = s.quantile([0.25, 0.75])` | q1 = 2.0, q3 = 4.0, s = [1, 2, 3, 4, 100] |
| 4 | `iqr = q3 - q1` | iqr = 2.0, q3 = 4.0, q1 = 2.0 |
| 5 | `print(s[s > q3 + 1.5 * iqr].tolist())` | s = [1, 2, 3, 4, 100], q3 = 4.0, iqr = 2.0 |
| 結果 | 実際の出力 | [100] |
- A
誤り。100 はしきい値の 7 を超える。
- B
誤り。1 は下側の範囲にも入っている。
- C
誤り。4 はしきい値以下。
- D
正しい。四分位範囲（IQR）は 2、上側のしきい値は 4＋1.5×2＝7 なので、100 だけが外れ値。
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