在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有哪些

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在r语言中,识别回归分析异常点的r函数有[m,n]=size(x);输入的变量x只是个二维的。

数据读取的方法,这里用的file.choose( ),这样做的好处是,会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件,免去了输入路径的苦恼。R语言只学习了数据输入,及一些简单的处理,图形可视化部分尚未学习。

R是一种可编程的语言

作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。

首先要理解一下箱线图中四分位差的原理,详见 https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%9B%E5%88%86%E4%BD%8D%E5%B7%AE/8362429

理解过后,再来看一下在R中以超过Q3+1.5(Q3-Q1),低于Q1-1.5(Q3-Q1)为范围认定为异常值,也就是说在R中先确定异常值,再在非异常值中确定箱线图的最小值或最大值。这样也就能解释为什么在最小值(最大值)后还有比最小值(最大值)还小(大)的异常值。