[R语言中的异常值检测与处理方法]

[R语言中的异常值检测与处理方法]

异常值（Deviance）在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。它们是指在数据集中与其他观察结果显著不同的数据点。异常值可能由数据采集错误、测量误差或真实世界的稀有事件引起。在R语言中，我们可以使用各种技术来检测和处理异常值。本文将介绍一些常用的方法，并提供相应的源代码。

首先，让我们导入一些必要的包并生成一个示例数据集：

# 导入必要的包
library(dplyr)
library(stats)

# 生成示例数据集
set.seed(123)
data <- data.frame(
   x = c(rnorm(200, mean = 10, sd = 5), 
         rnorm(50, mean = 30, sd = 15))
)

1. 简单统计方法

最简单的异常值检测方法之一是使用基本统计概念，如平均值和标准差。我们可以通过计算数据点与平均值之间的偏离程度来判断其是否为异常值。一般情况下，如果一个数据点的值超过平均值加上/减去3倍标准差，那么该数据点可以被视为异常值。

# 使用简单统计方法检测异常值
mean_value <- mean(data$x)
sd_value <- sd(data$x)

outliers <- data %>%
   filte