boxplot 如何删除异常值代码
时间: 2024-03-09 09:50:25 浏览: 10
在 Stata 中,可以使用 `graph box` 命令绘制箱线图,并使用 `if` 和 `in` 选项来删除异常值。
例如,假设你有一个名为 `myvar` 的变量,你可以使用以下命令绘制箱线图,并删除上下 1.5 倍 IQR 之外的异常值:
```
graph box myvar, if(myvar >= (r(p25)-1.5*r(iqr))) & if(myvar <= (r(p75)+1.5*r(iqr)))
```
其中,`r(p25)` 和 `r(p75)` 分别代表变量的第一个四分位数和第三个四分位数,`r(iqr)` 代表 IQR 的值。
如果你想删除上下 3 倍 IQR 之外的极端异常值,可以将上述命令中的 `1.5` 替换为 `3`。
注意,在删除异常值时,需要谨慎考虑数据的特性以及分析的目的,以免影响数据的准确性和分析结果的可靠性。
相关问题
r语言boxplot函数异常值检验
在R语言中,我们可以使用boxplot函数来绘制箱线图,并且可以通过参数来进行异常值检验。
首先,我们需要了解箱线图的构成,箱线图由以下几部分组成:
1. 最大值和最小值:箱线图的两端表示数据的最大值和最小值。
2. 上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1):箱线图的箱体表示数据的四分位数,即将数据按大小排序后,将其划分为四等份,其中上四分位数表示数据的前75%的中位数,下四分位数表示数据的后25%的中位数。
3. 中位数(Q2):箱线图的箱体中央线表示数据的中位数,即将数据按大小排序后,位于中间的数值。
4. 异常值(outliers):箱线图中的点表示数据中的异常值,即与其他数据相比较为极端的值。
接下来,我们可以使用boxplot函数的参数来进行异常值检验:
1. notch:是否绘制缺口,如果数据的中位数不在箱体中央线上,则绘制缺口。
2. varwidth:是否根据箱体的大小调整箱体宽度。
3. outline:是否将异常值绘制为点,如果为FALSE,则不绘制异常值。
4. range:在计算异常值时,是否使用1.5倍的四分位距。
例如,我们可以使用以下代码来绘制箱线图并进行异常值检验:
```
# 生成随机数据
data <- rnorm(100)
# 绘制箱线图并进行异常值检验
boxplot(data, notch=TRUE, varwidth=TRUE, outline=TRUE, range=1.5)
```
在绘制完箱线图后,我们可以根据图中的点来判断是否存在异常值,如果存在,则需要进一步分析和处理。
matlab的boxplot获取异常值的值
在MATLAB中,可以使用boxplot函数生成箱线图。要获取箱线图中的异常值,可以使用boxplot函数的输出参数。具体地说,boxplot函数的输出参数是一个包含以下元素的结构体数组:
- `stats`:包含各组数据的统计量,如中位数、四分位数等。
- `whisker`:包含箱线图中的须线信息,包括上下四分位数、最大值、最小值等。
- `outliers`:包含箱线图中的异常值。
因此,要获取异常值,可以使用以下代码:
```matlab
data = randn(100, 4); % 生成随机数据
[bplot, stats] = boxplot(data); % 生成箱线图并获取输出参数
outliers = bplot.outliers; % 获取异常值
```
其中,`data`是输入数据,`bplot`是boxplot函数的输出参数,`outliers`是包含所有异常值的向量。