我有一个包含 3 个变量的 167 个观察值的数据集。我正在尝试使用稳健的马氏距离来评估和消除多元异常值。为此，我一直在使用包中的Moutlier功能chemometrics。
我对 R 很陌生，所以我有一些问题：
这是我的代码：
data<-isotopes
x=data[,c(3:5)] #columns 3-5 contain the data I need to assess
require(robustbase)
res <- Moutlier(data[,c(3:5)] ,quantile=0.975,plot=TRUE)
res
which(res$rd>res$cutoff)
1）以前有人用过这个代码吗，我做对了吗？
2）在做这个功能之前我需要对数据进行标准化，还是没有关系？
3）使用该which函数后，结果为：
# [1] 13 28 29 47 79 84 89 91 104 128 153 154
这是否意味着这些数字对应于观察 #13、#28、#29 等？
那么对于所有 3 个变量，这些将是我要删除的异常值吗？
非常感谢任何可以提供帮助的人...