R语言-异常数据处理4
R语言中离群值的识别、描述、绘制与移除
前言
统计学中离群值被定义为离开大部分观测较远的样本点,多数是由于测量误差而产生。因此,数据分析中离群值的识别和移除(如有必要)是很重要的一个步骤。
鉴定离群值的方法有很多种,包括基于标准差的方法和基于四分位距的Tukey法。本文我将使用不依赖余数据分布类型的Tukey法做演示,该方法的另一个优势是无需考虑数据均值和方差,而这两个统计量恰恰很容易被极端值(离群值)影响。
脚本
我写了一个脚本来识别、描述、绘制并移除离群值。我先利用箱线图来鉴定样本点是否为离群值。在R中可以使用boxplot.stats()$out命令来绘制这个图,该图能利用Tukey法将游离在1.5倍四分位距外的样本点单独绘制出来。在描述数据时,我喜欢汇报数据中离群值的百分比和其均值,同时我也会分别计算包含和移除离群值后数据的均值。而在各种数据图中,箱线图和直方图值最能体现离群值的存在感,因此在下面的脚本中,我将绘制包含和移除离群值的这两类图形。最后,在Selva的帮助下,我添加了一个简单问题(是/否)来询问是否要保留离群值。如果选择是,那么离群值将被NA取代。
脚本如下:
outlierKD <- function(dt, var) {
var_name <- eval(substitute(var),eval(dt))
tot <- sum(!is.na(var_name))
na1 <- sum(is.na(var_name))
m1 <- mean(var_name, na.rm = T)
par(mfrow=c(2, 2), oma=c(0,0,3,0))
boxplot(var_name, main="With outliers")
hist(var_name, main="With outliers", xlab=NA, ylab=NA)
outlier <- boxplot.stats(var_name)$out
mo <- mean(outlier)
var_name <- ifelse(var_name %in% outlier, NA, var_name)
boxplot(var_name, main="Without outliers")
hist(var_name, main="Without outliers", xlab=NA, ylab=NA)
title("Outlier Check", outer=TRUE)
na2 <- sum(is.na(var_name))
cat("Outliers identified:", na2 - na1, "\n")
cat("Propotion (%) of outliers:", round((na2 - na1) / tot*100, 1), "\n")
cat("Mean of the outliers:", round(mo, 2), "\n")
m2 <- mean(var_name, na.rm = T)
cat("Mean without removing outliers:", round(m1, 2), "\n")
cat("Mean if we remove outliers:", round(m2, 2), "\n")
response <- readline(prompt="Do you want to remove outliers and to replace with NA? [yes/no]: ")
if(response == "y" | response == "yes"){
dt[as.character(substitute(var))] <- invisible(var_name)
assign(as.character(as.list(match.call())$dt), dt, envir = .GlobalEnv)
cat("Outliers successfully removed", "\n")
return(invisible(dt))
} else{
cat("Nothing changed", "\n")
return(invisible(var_name))
}
}
你可以直接运行这些代码,只要把其中的数据集和变量的名称替换下。
#source("http://goo.gl/UUyEzD")
outlierKD(dat, variable)
一个例子:
Outliers identified: 58
Propotion (%) of outliers: 3.8
Mean of the outliers: 108.1
Mean without removing outliers: 53.79
Mean if we remove outliers: 52.82
Do you want to remove outliers and to replace with NA? [yes/no]: y
Outliers successfully removed
绘制的图形的例子:
参考资料
©哈尔滨商业大学 银河统计工作室
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邮箱:wanglei@hrbcu.edu.cn 关于我们