Документация

Несогласованные данные

Когда вы исследуете график данных, вы можете найти, что некоторые точки, кажется, отличаются существенно от остальной части данных. В некоторых случаях разумно рассмотреть такие выбросы точек или значения данных, которые, кажется, противоречивы с остальной частью данных.

Следующий пример иллюстрирует, как удалить выбросы из трех наборов данных в матрице 24х3 count. В этом случае выброс определяется как значение, которое более чем на три стандартных отклонения от среднего.

% Import the sample data
load count.dat;
% Calculate the mean and the standard deviation
% of each data column in the matrix
mu = mean(count)
sigma = std(count)

Отображения Командного окна

mu =
       32.0000   46.5417   65.5833

sigma =
       25.3703   41.4057   68.0281

Когда выброс будет считаться больше чем тремя стандартными отклонениями от среднего, используйте следующий синтаксис, чтобы определить количество выбросов в каждом столбце матрицы count:

[n,p] = size(count);
% Create a matrix of mean values by
% replicating the mu vector for n rows
MeanMat = repmat(mu,n,1);
% Create a matrix of standard deviation values by
% replicating the sigma vector for n rows
SigmaMat = repmat(sigma,n,1);
% Create a matrix of zeros and ones, where ones indicate
% the location of outliers
outliers = abs(count - MeanMat) > 3*SigmaMat;
% Calculate the number of outliers in each column
nout = sum(outliers) 

Процедура возвращает следующее количество выбросов в каждом столбце:

nout =
       1    0    0

Существует один выброс в столбце First Data count и ни одного в других двух столбцах.

Чтобы удалить целую строку данных, содержащих выброс, ввести

count(any(outliers,2),:) = [];

Здесь, any(outliers,2) возвращает 1, когда любой из элементов в векторе outliers является ненулевым. Аргумент 2 указывает, что any работает вниз второе измерение матрицы count — ее столбцы.