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我对 R 很陌生，以至于我很难在别人的问题中找到我需要的东西。我认为我的问题是如此简单，以至于没有人会费心去问它。

什么是最简单的代码来创建一个新的数据框，该数据框排除了单变量异常值的数据（我将其定义为与条件均值相差 3 个标准差的点），在他们的条件下，在某个变量上？

我很尴尬地展示我尝试过的东西，但就是这样

greaterthan <- mean(dat$var2[dat$condition=="one"]) + 
               2.5*(sd(dat$var2[dat$condition=="one"]))
lessthan    <- mean(dat$var2[dat$condition=="one"]) -
               2.5*(sd(dat$var2[dat$condition=="one"]))   

withoutliersremovedone1 <-dat$var2[dat$condition=="one"] < greaterthan

我几乎已经被困在那里了。

谢谢

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2 回答 2

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> dat <- data.frame(
                    var1=sample(letters[1:2],10,replace=TRUE),
                    var2=c(1,2,3,1,2,3,102,3,1,2)
                   )
> dat
   var1 var2
1     b    1
2     a    2
3     a    3
4     a    1
5     b    2
6     b    3
7     a  102 #outlier
8     b    3
9     b    1
10    a    2

现在只从相关变量返回那些不 ( !) 大于 2 absolute的行。显然，将 2 更改为您想成为截止点的任何数量。sdmeansd

> dat[!(abs(dat$var2 - mean(dat$var2))/sd(dat$var2)) > 2,]
   var1 var2
1     b    1
2     a    2
3     a    3
4     a    1
5     b    2
6     b    3 # no outlier
8     b    3 # between here
9     b    1
10    a    2

或更简写使用该scale功能：

dat[!abs(scale(dat$var2)) > 2,]

   var1 var2
1     b    1
2     a    2
3     a    3
4     a    1
5     b    2
6     b    3
8     b    3
9     b    1
10    a    2

编辑

这可以扩展到使用组内查看by

do.call(rbind,by(dat,dat$var1,function(x) x[!abs(scale(x$var2)) > 2,] ))

这假设dat$var1您的变量定义了每行所属的组。

于 2013-01-30T04:04:20.077 回答
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我为此任务使用了robustHDwinsorize()包中的函数。这是它的例子：

R> example(winsorize)

winsrzR> ## generate data
winsrzR> set.seed(1234)     # for reproducibility

winsrzR> x <- rnorm(10)     # standard normal

winsrzR> x[1] <- x[1] * 10  # introduce outlier

winsrzR> ## winsorize data
winsrzR> x
 [1] -12.070657   0.277429   1.084441  -2.345698   0.429125   0.506056  
 [7]  -0.574740  -0.546632  -0.564452  -0.890038

winsrzR> winsorize(x)
 [1] -3.250372  0.277429  1.084441 -2.345698  0.429125  0.506056 
 [7] -0.574740 -0.546632 -0.564452 -0.890038

winsrzR>

这默认为中值 +/- 2 mad，但您可以设置均值 +/- 3 sd 的参数。

于 2013-01-30T03:52:47.807 回答