outliers

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我有一個數組如下： var myArray = [3, 6, 8, 9, 16, 17, 19, 37] 我需要去除異常值以及組中的剩餘數據到任何出現的獨特的基團。在這種情況下，37將作爲異常值被刪除，[3, 6, 8, 9]將被返回，因爲第一組和[16, 17, 19]將作爲第二組返回。這裏是第二示例 var mySecondArray = [80, 90, 100, 200, 280, 28

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中的R

我使用在包「mvoutlier」功能aq.plot（DF）獲取aq.plot（）的異常值的索引。它很好地將異常值指數確定爲一個數組異常值。查看附件結果。如何通過將值複製到新變量來獲得該數組，如僞代碼index <- aq.plot(df)$outliers？我試圖index <- aq.plot(df)$outliers和index <- aq.plot(df)，這兩者的失敗。 > aq.plo

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用大量缺失值

大熊貓數據異常檢測我有幾個缺口長期的數據系列，並想用一個低通濾波器來檢測異常。從理論上講，（數據中值）> 3西格瑪似乎是一個合適的測試，但有兩個問題與此：數據系列過長和可變的，所以只使用一箇中間值和標準差爲整個系列不起作用，使用pandas.rolling_median和pandas.rolling_std讓我很遠了，但現在的數據差距成爲一個問題，因爲在每一個有效的區間兩端的滾動值缺失，因此沒

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如何從數據集中識別異常中的R

所以我新的R和目前我正在試圖找出一組數據的異常值，到目前爲止，我已經輸入到R， lifespan_yrs<- c(38.6, 4.5, 14, 8, 69, 27, 19, 30.4, 28, 50, 7, 30, 3.5, 40, 3.5, 50, 6, 10.4, 34, 7, 28, 20, 3.9, 39.3, 41, 16.2, 9, 7.6, 46, 22.4, 16.3, 2.6

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表示使用Python排除異常值（相當於trimmean）

我經常使用的數據具有異常值。在Matlab中，我使用了非常有用的trimmean函數，但現在我想使用Python。我試圖尋找類似的功能，但找不到一個。我知道你可以使用matlab引擎的pymatlab使用Python的Matlab函數，但我想本機做到這一點。（我發現在Matlab引擎中使用大的numpy數組非常慢，這是一個單獨的主題。）。在numpy或scipy中是否有trimmean函數？

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從數據框中刪除異常值的功能

我想編寫一個函數，該函數將輸入data.frame作爲輸入，並返回一個新的data.frame，該函數使用預測包中的tsclean()函數替換異常值。對於例如輸入df（含明顯的異常值）： df <- data.frame(col1 = runif(24, 400, 700), col2 = runif(24, 350, 600), col3 = runif(24,

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修復查找和從數據集中刪除異常值的功能

我正在嘗試做一個簡單的函數，它將自動查找並刪除異常值。這是我迄今爲止創建的功能： fOutlier <- function(x, y) { outlier <- with(x, boxplot.stats(y)$out) subset(x, !(y %in% outlier)) } data <- fOutlier(data, variable) 問題是函數不會讀取x作

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卡方檢驗/ grubbs分析

基本上我想對一個名爲output9.csv的文件進行卡方檢驗。該文件中有兩列，我想選擇其中的一個進行grubbs分析。 1）如何讀取輸出。這是我到目前爲止有： d <- read.csv('data.csv') 因此，對於這部分，應該是什麼我的括號內，即output9.csv？ chisq.(mydata)

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R在計數數據

現在我正試圖在我的一個名爲output9.csv的文件上做一個鐘形曲線。這裏是我的代碼，我想用z值來檢測異常值，並使用數據集的值和平均值之間的差值。將差值與標準偏差進行比較以找出異常值。 VA #DATA LOAD data <- read.csv('output9.csv') height <- data$Height hist(height) #histogram #POPULA

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如何在沒有異常值的情況下在箱線上添加帶狀圖？

我做了boxplot沒有異常值。 boxplot(data, names = names(files), las = 2, outline=FALSE) 現在，我想就加stripchart： stripchart(data, method = "jitter", add = T, col = "red") 情節看起來是這樣的：我明白爲什麼情節是這樣的：因爲我沒有用boxplot繪製異常值