Обнаружьте и замените выбросы в данных
B = filloutliers(A,fillmethod)B = filloutliers(A,fillmethod,findmethod)B = filloutliers(A,fillmethod,'percentiles',threshold)B = filloutliers(A,fillmethod,movmethod,window)B = filloutliers(___,dim)B = filloutliers(___,Name,Value)[B,TF,L,U,C]
= filloutliers(___)B = filloutliers(A,fillmethod)A и заменяет их согласно fillmethod. Например, filloutliers(A,'previous') заменяет выбросы на предыдущий элемент невыброса. По умолчанию выброс является значением, которое является больше чем тремя масштабируемыми средними абсолютными отклонениями (MAD) далеко от медианы. Если A является матрицей или таблицей, то filloutliers работает с каждым столбцом отдельно. Если A является многомерным массивом, то filloutliers действует по первому измерению, размер которого не равняется 1.
B = filloutliers(A,fillmethod,findmethod)filloutliers(A,'previous','mean') задает выброс как элемент A больше чем три стандартных отклонения от среднего значения.
B = filloutliers(A,fillmethod,'percentiles',threshold)threshold. Аргумент threshold является двухэлементным вектором - строкой, содержащим более низкие и верхние пороги процентили, такие как [10 90].
B = filloutliers(A,fillmethod,movmethod,window)window. Например, filloutliers(A,'previous','movmean',5) идентифицирует выбросы как элементы больше чем три локальных стандартных отклонения далеко от локального среднего значения в окне с пятью элементами.
B = filloutliers(___,Name,Value)filloutliers(A,'previous','SamplePoints',t) обнаруживает выбросы в A относительно соответствующих элементов временного вектора t.
[ также возвращает информацию о положении выбросов и порогов, вычисленных методом обнаружения. B,TF,L,U,C]
= filloutliers(___)TF является логическим массивом, указывающим на местоположение выбросов в A. L, U и аргументы C представляют более низкие и верхние пороги и центральное значение, используемое методом определения выбросов.
Создайте вектор данных, содержащих выброс, и используйте линейную интерполяцию, чтобы заменить выброс. Отобразите исходные и заполненные данные на графике.
A = [57 59 60 100 59 58 57 58 300 61 62 60 62 58 57]; B = filloutliers(A,'linear'); plot(1:15,A,1:15,B,'o') legend('Original Data','Interpolated Data')
Создайте вектор, содержащий выброс, и задайте выбросы как точки вне трех стандартных отклонений от среднего значения. Замените выброс на самый близкий элемент, который не является выбросом, и отобразите на графике исходные данные и интерполированные данные.
A = [57 59 60 100 59 58 57 58 300 61 62 60 62 58 57]; B = filloutliers(A,'nearest','mean'); plot(1:15,A,1:15,B,'o') legend('Original Data','Interpolated Data')
Используйте движущуюся медиану, чтобы найти локальные выбросы в синусоиде, которая соответствует временному вектору.
Создайте вектор данных, содержащих локальный выброс.
x = -2*pi:0.1:2*pi; A = sin(x); A(47) = 0;
Создайте временной вектор, который соответствует данным в A.
t = datetime(2017,1,1,0,0,0) + hours(0:length(x)-1);
Задайте выбросы как точки больше чем три локальных масштабированных MAD далеко от локальной медианы в раздвижном окне. Найдите местоположение выброса в A относительно точек в t с размером окна 5 часов. Заполните выброс с вычисленным пороговым значением с помощью метода 'clip' и отобразите исходные и заполненные данные на графике.
[B,TF,U,L,C] = filloutliers(A,'clip','movmedian',hours(5),'SamplePoints',t); plot(t,A,t,B,'o') legend('Original Data','Filled Data')
Отобразите пороговое значение, которое заменило выброс.
L(TF)
ans = -0.8779
Заполните выбросы для каждой строки матрицы.
Создайте матрицу данных, содержащих выбросы по диагонали.
A = randn(5,5) + diag(1000*ones(1,5))
A = 5×5
103 ×
1.0005 -0.0013 -0.0013 -0.0002 0.0007
0.0018 0.9996 0.0030 -0.0001 -0.0012
-0.0023 0.0003 1.0007 0.0015 0.0007
0.0009 0.0036 -0.0001 1.0014 0.0016
0.0003 0.0028 0.0007 0.0014 1.0005
Заполните выбросы с нулями на основе данных в каждой строке и отобразите новые значения.
[B,TF,lower,upper,center] = filloutliers(A,0,2); B
B = 5×5
0 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715
1.8339 0 3.0349 -0.1241 -1.2075
-2.2588 0.3426 0 1.4897 0.7172
0.8622 3.5784 -0.0631 0 1.6302
0.3188 2.7694 0.7147 1.4172 0
Можно непосредственно получить доступ к обнаруженным значениям выброса и их заполненным значениям с помощью TF в качестве индексного вектора.
[A(TF) B(TF)]
ans = 5×2
103 ×
1.0005 0
0.9996 0
1.0007 0
1.0014 0
1.0005 0
Найдите выброс в векторе данных и замените его с помощью метода 'clip'. Отобразите на графике исходные данные, заполненные данные, и пороги и центральное значение, определенное методом обнаружения. 'clip' заменяет выброс на верхнее пороговое значение.
x = 1:10; A = [60 59 49 49 58 100 61 57 48 58]; [B,TF,lower,upper,center] = filloutliers(A,'clip'); plot(x,A,x,B,'o',x,lower*ones(1,10),x,upper*ones(1,10),x,center*ones(1,10)) legend('Original Data','Filled Data','Lower Threshold','Upper Threshold','Center Value')
A Входные данныеВходные данные, заданные как вектор, матрица, многомерный массив, таблица или расписание.
Если A является таблицей, то ее переменные должны иметь тип double или single, или можно использовать пару "имя-значение" 'DataVariables', чтобы перечислить переменные double или single явным образом. Определение переменных полезно, когда вы работаете с таблицей, которая содержит переменные с типами данных кроме double или single.
Если A является расписанием, то filloutliers работает только с табличными элементами. Времена строки должны быть уникальными и перечислены в порядке возрастания.
Типы данных: double | single | table | timetable
fillmethod Fillmethod 'center' | 'clip' | 'previous' | 'next' | 'nearest' | 'linear' | 'spline' | 'pchip' | 'makima'Метод заполнения для замены выбросов, заданных в виде числа или одного из следующего:
| Fillmethod | Описание |
|---|---|
| Числовой скаляр | Заливки с заданным скалярным значением |
'center' | Заливки с центральным значением, определенным findmethod |
'clip' | Заливки с более низким пороговым значением для элементов, меньших, чем более низкий порог, определяются findmethod. Заливки с верхним пороговым значением для элементов, больше, чем верхний порог, определяются findmethod |
'previous' | Заливки с предыдущим значением невыброса |
'next' | Заливки со следующим значением невыброса |
'nearest' | Заливки с самым близким значением невыброса |
'linear' | Заливки с помощью линейной интерполяции соседних, значений невыброса |
'spline' | Заливки с помощью кусочной интерполяции кубическим сплайном |
'pchip' | Заливки с помощью сохраняющей форму кусочной интерполяции кубическим сплайном |
'makima' | измененный Акима кубическая интерполяция Эрмита (числовой, только duration и типы данных datetime) |
Типы данных: double | single | char
findmethod Метод для обнаружения выбросов'median' (значение по умолчанию) | 'mean' | 'quartiles' | 'grubbs' | 'gesd'Метод для обнаружения выбросов, заданных как одно из следующего:
| Метод | Описание |
|---|---|
'median' | Выбросы заданы как элементы больше чем три масштабируемых MAD от медианы. Масштабированный MAD задан как c*median(abs(A-median(A))), где c=-1/(sqrt(2)*erfcinv(3/2)). |
'mean' | Выбросы заданы как элементы больше чем три стандартных отклонения от среднего значения. Этот метод быстрее, но менее устойчив, чем 'median'. |
'quartiles' | Выбросы заданы как элементы больше чем 1,5 межквартильных размаха выше верхнего квартиля (75 процентов) или ниже более низкого квартиля (25 процентов). Этот метод полезен, когда данные в A не нормально распределены. |
'grubbs' | Выбросы обнаруживаются с помощью теста Граббса, который удаляет один выброс на итерацию на основе тестирования гипотезы. Этот метод принимает, что данные в A нормально распределены. |
'gesd' | Выбросы обнаруживаются с помощью обобщенного экстремального Studentized, отклоняют тест для выбросов. Этот итерационный метод подобен 'grubbs', но может выполнить лучше, когда существует несколько выбросов, маскирующих друг друга. |
'Порог' Пороги процентилиПороги процентили, заданные как двухэлементный вектор - строка, элементы которого находятся в интервале [0,100]. Первый элемент указывает на более низкий порог процентили, и второй элемент указывает на верхний порог процентили. Например, порог [10 90] задает выбросы как точки ниже 10-й процентили и выше 90-й процентили. Первый элемент threshold должен быть меньше, чем второй элемент.
movmethod Движущийся метод'movmedian' | 'movmean'Движущийся метод для обнаружения выбросов, заданных как одно из следующего:
| Метод | Описание |
|---|---|
'movmedian' | Выбросы заданы как элементы больше чем три локальных масштабированных MAD от локальной медианы по длине окна, заданной window. |
'movmean' | Выбросы заданы как элементы больше чем три локальных стандартных отклонения от локального среднего значения по длине окна, заданной window. |
window — Длина окнаДлина окна, заданная как положительный целочисленный скаляр, двухэлементный вектор положительных целых чисел, положительного скаляра длительности или двухэлементного вектора положительной длительности.
Когда window является положительным целочисленным скаляром, окно сосредоточено о текущем элементе и содержит элементы граничения window-1. Если window даже, то окно сосредоточено о текущих и предыдущих элементах.
Когда window является двухэлементным вектором положительных целых чисел [b f], окно содержит текущий элемент, элементы b назад и элементы f вперед.
Когда A является расписанием, или 'SamplePoints' задан как datetime или вектор duration, window должен иметь тип duration, и окна вычисляются относительно точек выборки.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration
dim Размерность, которая задает направление расчетаВеличина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.
Рассмотрите матричный A.
filloutliers(A,fillmethod,1) заполняет выбросы согласно данным в каждом столбце.
filloutliers(A,fillmethod,2) заполняет выбросы согласно данным в каждой строке.
Когда A является таблицей или расписанием, dim не поддержан. filloutliers действует вдоль каждой переменной таблицы или расписания отдельно.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
filloutliers(A,'center','mean','ThresholdFactor',4)