R语言离群值处理分析

最新推荐文章于 2023-08-30 10:00:47 发布
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文章标签： r语言
原文链接：http://www.cnblogs.com/tecdat/p/11064193.html
本文探讨了异常值在数据分析中的重要性，特别是在回归模型中的影响。通过使用cars数据集，展示了异常值如何影响简单线性回归模型的拟合，并介绍了单变量、双变量和多变量方法来检测异常值。还提到了库克距离作为衡量数据点对模型预测影响的指标，并介绍了R语言中的outlierTest函数进行异常值测试。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据中的异常值可能会使预测失真并影响准确性，尤其是在回归模型中，如果您没有正确检测并处理它们，那么它们会影响精度

为什么异常值检测很重要？

在真实观察中处理或改变异常值/极端值不是标准操作程序。但是，了解它们对预测模型的影响至关重要。留待调查人员判断是否需要治疗异常值以及如何去做。

那么，为什么识别极端值很重要？因为，它可以大大偏倚/改变合适的估计和预测。让我使用cars数据集来说明这一点。

为了更好地理解异常值的含义，我将比较具有和不具有异常值的汽车数据集的简单线性回归模型的拟合。为了清楚地区分效果，我手动将极端值引入原始数据集。然后，我预测这两个数据集。

检测异常值

单变量方法

对于给定的连续变量，异常值是那些位于1.5 * I Q R之外的观测值，其中IQR，“四分位数间距”是第75和第25个四分位之间的差值。在盒子下面看看胡须外的点。

双变量方法

可视化X和Y的框图，用于分类X

什么是推论？盒子水平的变化表明，Month似乎有影响，ozone_reading而Day_of_week没有。相应分类层级中的任何异常值都显示为盒外晶须外的点。

你可以在箱形图中看到几个异常值，以及这个值是如何ozone_reading增加的pressure_heig

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R语言离群值检测
CodeRoarX的博客
08-28 840
在数据分析和统计建模中，离群值可能会对结果产生不良影响，因此检测和处理离群值是一项重要的任务。R语言提供了多种方法来检测离群值，本文将介绍其中的几种常用方法，并提供相应的源代码示例。通过以上方法，我们可以在R语言中进行离群值检测。根据具体的数据特点和需求，选择合适的方法来检测和处理离群值，以确保数据分析和建模的准确性和可靠性。它假设数据集服从正态分布，并通过计算数据点与平均值之间的偏离程度来判断是否为离群值。箱线图通过绘制数据的分位数来显示数据的分布情况，同时标记出离群值。参数指定离群值的颜色。
利用R语言计算回归模型中的学生化残差并检测离群值
Byte_O_O的博客
08-25 932
在回归模型中，我们可以通过计算学生化残差来评估每个观测值与回归模型的拟合程度。学生化残差是残差除以其标准误的结果，它可以帮助我们检测是否存在离群值或异常值。接下来，我们可以设置一个阈值，例如3，来判断哪些观测值被认为是离群值。如果某个观测值的学生化残差的绝对值大于3，则被认为是离群值。通过以上步骤，我们成功地使用R语言计算了回归模型的学生化残差，并检测了离群值。在本文中，我们将使用R语言来计算回归模型的学生化残差，并根据阈值来判断是否存在离群值。现在，我们可以打印出检测到的离群值观测值。
【译文】R语言中的离群值检测和处理
R语言中文社区
07-14 1万+
作者 Selva Prabhakaran译者 钱亦欣数据中的离群值往往会扭曲预测结果并影响模型精度，回归模型中离群值的影响尤其大，因此我们需要对其进行检测和处理。离群值检...
R语言避开循环处理数据框离群值的方法
m0_64111502的博客
11-15 295
处理大数据时，通常在数据预处理时，需要处理离群值，采用该方法能够有效避免利用循环因数据过大而使得程序运行慢，甚至陷入卡死状态！
R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理
热门推荐
素质云笔记
04-21 12万+
笔者寄语：本文是《R语言数据分析与挖掘实战》 异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。 其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方法主要有：删除法、插补法、替换法。 提到异常值不得不说一个词：鲁棒性。就是不受异常值影响，一般是鲁棒性高的数据，比较优质。 一、异常值检验 异常值大概包括缺失值、离群值、重复值
使用Tukey方法在R语言中识别离群值
BugCrusher的博客
08-27 411
然后，我们使用Tukey方法计算了箱线图的统计信息，并提取了离群值。Tukey方法是一种常用的离群值检测技术，本文将介绍如何在R语言中使用Tukey方法来识别离群值，并提供相应的源代码。箱线图是一种直观的数据可视化工具，它显示了数据的分布、中位数和离群值。根据箱线图的原理，离群值被定义为位于上下四分位距（IQR）之外的观测值。下面是一个完整的示例代码，它演示了如何使用Tukey方法在R语言中识别多个变量的离群值。通过以上代码，我们可以针对每个变量识别离群值，并将其打印出来。
R语言处理离群值的常见策略、散点图scatter plot、箱图boxplot可视化（数据中包含异常值，一维异常箱图可视化、二维异常散点图可视化）、异常值过滤之后可视化（过滤后的数据分布更合理充分
data+scenario+science+insight
08-30 456
R语言处理离群值的常见策略、散点图scatter plot、箱图boxplot可视化（数据中包含异常值，一维异常箱图可视化、二维异常散点图可视化）、异常值过滤之后可视化（过滤之后的数据分布更合理，信息更充分）
R语言离群点（异常值）检测
Mrrunsen的博客
07-25 947
离群点（异常值）检测是数据分析中的重要任务，它可以帮助我们发现数据中与大多数样本明显不同的异常观测值。R 语言提供了多种方法来进行离群点检测。让我们逐步学习这些方法。
R语言中的离群点检测方法
Gavin Chen的专栏
04-07 1万+
本文中将介绍单变量离群点检测、通过聚类检测离群点的例子最后演示从时间序列中检测离群点。一、单变量和多变量的离群点检验。set.seed(123) data<-rnorm(100)#随机生成100个符合正态分布的随机数 summary(data) plot(density(data)) #打印出data的概率密度函数 #打印出data箱线图，从箱线图中可以看到地步有一个离群值 boxplot(...
R语言回归分析-改进异常值
01-07
R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减少响应变量的真实值与预测值的差值来获得模型参数（截距项和斜率），具体而言，即使得残差平方和最小。下面将通过几篇博客介绍回归分析，这是第四篇：改进异常值。 之前的博客客介绍了如何对数据进行诊断：正态性
R语言中的异常检验函数——outlierTest
CyberByte的博客
08-21 879
离群分数表示观测值与其他观测值之间的差异程度，标准误差表示观测值的估计误差，p值表示观测值是否可以被认为是异常值的显著性程度。通过计算离群分数和p值，我们可以判断哪些观测值可能是异常值，并根据具体情况采取相应的处理措施。R语言提供了一个名为outlierTest的函数，用于执行异常值检验并识别潜在的异常观测值。该函数计算每个观测值的离群分数（outlier score），离群分数表示观测值与其他观测值之间的差异程度。离群分数越大，观测值越有可能是异常值。离群分数较大且p值较小的观测值被认为是潜在的异常值。
R语言使用car包的influencePlot函数将回归分析中的离群点（outlier）、杠杆(leverage)和影响(influence)的信息组合成一个高度信息量丰富的合成图
data+scenario+science+insight
01-13 1742
R语言使用car包的influencePlot函数将回归分析中的离群点（outlier）、杠杆(leverage)和影响(influence)的信息组合成一个高度信息量丰富的合成图
COOK距离（influencePlot图的标签设定问题）
qq_38308359的博客
11-19 1312
influencePlot图设定标签要注意配合row.name命令设定行名，才能和标签一一对应，否则就仅是对应点图 mydata3<-mydata mydata3rowname<-round(mydata3$x,3) row.names(mydata3)<-mydata3rowname par(mfrow = c(2,3))#画图设置 influencePlot(lm(y1~0+x,data=mydata3),main="linemodel1") influencePlot(lm(y1~
R语言回归分析中的异常值点的介绍
红豆和绿豆的博客
02-23 2万+
（1）离群点 如何识别离群点？ 1、Q-Q图，落在置信区间带外的点即可被认为是离群点。 2、一个粗糙的判断准则：标准化残差值大于2或者小于2的点可能是离群 3、library(car)    outlierTest(fit)  显示离群点        rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929        
R语言|数据预处理--3缺失值离群点处理
军军的专栏
10-04 4805
查询包含缺失值的总行数   缺失值包括：NA，NULL和0值等 1、NA值处理： 判断为NA的坐标：which(is.na(a))  [1] 4    注意：任意值与NA算术操作都为NA > n.missing rowSums(is.na(cup98))    #求每行的缺失值总个数 > tab.missing > tab.missing n.missing     0
R语言之离群点检验(part1)--利用箱线图原理检测离群点
小山羊的学习日志
04-04 7687
学习笔记 参考书目：《R语言与数据挖掘》、《统计学》 利用箱线图原理检测离群点 箱线图 箱线图是由数据的最大值、最小值、中位数、两个四分位数这五个特征值绘制而成的，它主要用于反映原始数据分布的特征。 箱线图： 若观察值超过了上四分位数加1.5倍四分位差，或者小于下四分位数减1.5倍四分位差，则在箱线图中会作为离群点被单独标出。 所以，当我们拿到一组单变量数值型观测时，若某个观测值大于四分位数加...
R语言笔记——回顾小结（数据清洗，建模简单流程）
鲁鲁酱的博客
05-29 2279
已经好久没有写博客了，今天来复习一下简单的建模流程以kaggle比赛的房价预测为例：(具体数据这里不给出，只说一下思路）里面所提供的数据较为干净，我们只需对数据进行简单的清洗（较为干净含义为，我们不需要自己手工提取相应变量字段等内容，如，之前某池比赛中关于某宝的一些购物数据，需要我们自己分离出有用的数据，此流程较为繁琐，当然，大致做法就是用python的pandas，或是sql语句，各种处理，各种...
R--线性回归诊断（一）
weixin_30493401的博客
06-17 710
线性回归诊断--R 【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 无畏未来 作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。 在R中线性回归，一般使用lm函数就可以得到线性回归模型，但是得到的模型到底合不合适？在我们使用所得到的线性模型之前就需要进行回归诊断。 线性回归的诊断，主要...
转录组R语言差异分析去除离群值
最新发布
05-28
### 在R语言中进行转录组数据差异分析时去除离群值的方法 在转录组数据分析过程中，去除离群值是确保结果可靠性和准确性的关键步骤。以下是几种常见的方法，结合引用内容和专业知识进行说明。 #### 1. 使用稳健统计方法 在处理转录组数据时，可以使用稳健统计方法来识别并去除离群值。例如，`robustbase`包提供了多种稳健回归和稳健统计的工具[^2]。这些方法能够有效降低离群值对整体分析的影响。 ```r library(robustbase) # 示例：使用lmrob函数进行稳健回归分析 model <- lmrob(expression ~ covariate, data = dataset) summary(model) ``` #### 2. 基于z评分或s形归一化 引用提到，在每个供体大脑内跨区域执行额外的z评分或缩放稳健的s形归一化步骤，可以消除残余变异性并将离群值的影响降至最低[^2]。这种方法可以通过以下代码实现： ```r # 计算z分数 z_score <- scale(dataset$expression) # 移除z分数绝对值大于3的点（通常认为是离群值） filtered_data <- dataset[abs(z_score) <= 3, ] ``` #### 3. 使用PCA检测离群值 主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，可以帮助可视化高维数据中的离群值。通过绘制PCA图，可以直观地识别出与大多数样本分布不同的离群值。 ```r library FactoMineR pca_result <- PCA(dataset, graph = TRUE) # 查看离群值 get_pca_ind(pca_result)$coord ``` #### 4. 使用箱线图（Boxplot）检测离群值 箱线图是一种简单而有效的工具，用于检测数据中的离群值。可以结合`boxplot.stats`函数自动检测并移除离群值。 ```r # 检测离群值 outliers <- boxplot.stats(dataset$expression)$out # 移除离群值 filtered_data <- dataset[!dataset$expression %in% outliers, ] ``` #### 5. 使用PAGA分析Cluster相关性 在单细胞转录组数据分析中，PAGA（Partition-based Graph Abstraction）被广泛用于分析cluster之间的相关性[^4]。虽然PAGA本身不直接用于去除离群值，但可以通过分析cluster连通性来间接排除异常cluster。 ```r library(scran) library(scran.utils) # 构建k-NN图并计算PAGA knn_graph <- buildKNNGraph(dataset, k = 10) paga_result <- computePAGA(knn_graph) ``` #### 6. 使用DESeq2或edgeR进行差异分析 在差异分析中，`DESeq2`和`edgeR`等工具内置了离群值检测功能。例如，`DESeq2`中的` Cook's distance`可以用来识别并过滤掉对模型拟合影响较大的样本。 ```r library(DESeq2) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = count_matrix, colData = sample_info, design = ~ condition) # 运行差异分析 dds <- DESeq(dds) # 根据Cook's distance去除离群值 keep <- !isOutlier(dds) dds_filtered <- dds[, keep] ``` --- ###
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