r语言datasets中数据Puromycin相关分析 异常值分析 变量选择 删除重复行

首先，我们需要加载Puromycin数据集：

data(Puromycin)

接下来，我们可以使用summary()函数查看数据集的基本统计信息，包括每个变量的均值、中位数、最大值、最小值等：

summary(Puromycin)

接着，我们可以使用boxplot()函数来检查是否存在异常值：

boxplot(Puromycin)

如果存在异常值，我们可以使用outlier处理技术来处理它们。其中一个处理方法是使用IQR方法：

Q1 <- quantile(Puromycin$conc, 0.25)
Q3 <- quantile(Puromycin$conc, 0.75)
IQR <- Q3 - Q1
outliers <- Puromycin$conc < (Q1 - 1.5 * IQR) | Puromycin$conc > (Q3 + 1.5 * IQR)
Puromycin[outliers, ]

接下来，我们可以使用cor()函数来计算每两个变量之间的相关系数：

cor(Puromycin)

接着，我们可以使用cor.plot()函数来可视化相关矩阵：

library(corrplot)
corrplot(cor(Puromycin), method = "circle")

最后，如果存在重复行，我们可以使用duplicated()函数和subset()函数来删除它们：

Puromycin <- subset(Puromycin, !duplicated(Puromycin))