Exponenta Banner
exponenta event banner

rmoutliers

Обнаружьте и удалите выбросы в данных

свернуть все на странице

Синтаксис

B = rmoutliers(A)
B = rmoutliers(A,method)
B = rmoutliers(A,'percentiles',threshold)
B = rmoutliers(A,movmethod,window)
B = rmoutliers(___,dim)
B = rmoutliers(___,Name,Value)
[B,TF] = rmoutliers(___)

Описание

пример

B = rmoutliers(A) обнаруживает и удаляет выбросы из данных в векторе, матрице, таблице или расписании.

  • Если A является строкой или вектор-столбцом, rmoutliers обнаруживает выбросы и удаляет их.

  • Если A является матрицей, таблицей или расписанием, rmoutliers обнаруживает выбросы в каждом столбце или переменной A отдельно и удаляет целую строку.

По умолчанию выброс является значением, которое является больше чем тремя масштабируемыми средними абсолютными отклонениями (MAD).

пример

B = rmoutliers(A,method) задает метод для определения выбросов. Например, rmoutliers(A,'mean') задает выброс как элемент A больше чем три стандартных отклонения от среднего значения.

B = rmoutliers(A,'percentiles',threshold) задает выбросы как точки за пределами процентилей, заданных в threshold. Аргумент threshold является двухэлементным вектором - строкой, содержащим более низкие и верхние пороги процентили, такие как [10 90].

пример

B = rmoutliers(A,movmethod,window) задает движущийся метод для обнаружения локальных выбросов согласно заданному окну. Например, rmoutliers(A,'movmean',5) задает выбросы как элементы больше чем три локальных стандартных отклонения далеко от локального среднего значения в окне с пятью элементами.

пример

B = rmoutliers(___,dim) удаляет выбросы по измерению dim A для любого из предыдущих синтаксисов. Например, rmoutliers(A,2) удаляет столбцы вместо строк для матричного A.

пример

B = rmoutliers(___,Name,Value) задает дополнительные параметры для обнаружения и удаления выбросов с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, rmoutliers(A,'SamplePoints',t) обнаруживает выбросы в A относительно соответствующих элементов временного вектора t.

пример

[B,TF] = rmoutliers(___) также возвращает логический вектор, соответствующий строкам или столбцам A, которые были удалены.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте вектор, содержащий два выбросов, и удалите их. TF позволяет вам идентифицировать, какие элементы входного вектора были обнаружены как выбросы и удалены.

A = [57 59 60 100 59 58 57 58 300 61 62 60 62 58 57];
[B,TF] = rmoutliers(A)
B = 1×13

    57    59    60    59    58    57    58    61    62    60    62    58    57


TF = 1x15 logical array

   0   0   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0


A(TF)
ans = 1×2

   100   300
Скрипт Open Live Script

Удалите выбросы вектора, где выброс задан как точка больше чем три стандартных отклонения от среднего значения данных. 

A = [57 59 60 100 59 58 57 58 300 61 62 60 62 58 57];
[B,TF] = rmoutliers(A,'mean')
B = 1×14

    57    59    60   100    59    58    57    58    61    62    60    62    58    57


TF = 1x15 logical array

   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0


A(TF)
ans = 300
Скрипт Open Live Script

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 местоположения выбросов в A относительно точек в t с размером окна 5 часов и удалите их. 

[B,TF] = rmoutliers(A,'movmedian',hours(5),'SamplePoints',t);

Постройте входные данные и данные с удаленным выбросом.

plot(t,A,'b.-',t(~TF),B,'r-')
legend('Input Data','Output Data')

Скрипт Open Live Script

Создайте матрицу, содержащую два выбросов, и удалите столбцы, содержащие их. 

A = magic(5);
A(4,4) = 500;
A(5,5) = 500;
A
A = 5×5

    17    24     1     8    15
    23     5     7    14    16
     4     6    13    20    22
    10    12    19   500     3
    11    18    25     2   500


B = rmoutliers(A,2)
B = 5×3

    17    24     1
    23     5     7
     4     6    13
    10    12    19
    11    18    25

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, заданные как вектор, матрица, таблица или расписание.

Типы данных: double | single

Метод для обнаружения выбросов, заданных как одно из следующего:

МетодОписание
'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 для выбросов, 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.

Пороги 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.

Движущийся метод для определения выбросов, заданных как одно из следующего:

МетодОписание
'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.

Длина окна, заданная как скалярный или двухэлементный вектор.

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.

Операционная размерность, заданная как 1 или 2. По умолчанию rmoutliers действует по первому измерению, размер которого не равняется 1.

Аргументы в виде пар имя-значение

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.

Пример: rmoutliers(A,'ThresholdFactor',4)

Пороговый фактор обнаружения, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ThresholdFactor' и неотрицательного скаляра.

Для методов 'median' и 'movmedian', пороговый фактор обнаружения заменяет количество масштабированного MAD, который равняется 3 по умолчанию.

Для методов 'mean' и 'movmean', пороговый фактор обнаружения заменяет количество стандартных отклонений от среднего значения, которое равняется 3 по умолчанию.

Для методов 'grubbs' и 'gesd', пороговым фактором обнаружения является скаляр в пределах от от 0 до 1. Значения близко к 0 результатам в меньшем числе выбросов и значения близко к 1 результату в большем числе выбросов. Пороговый фактор обнаружения по умолчанию 0.5.

Для метода 'quartile' пороговый фактор обнаружения заменяет количество межквартильных размахов, которое является 1.5 по умолчанию.

Эта пара "имя-значение" не поддержана, когда заданным методом является 'percentiles'.

Точки выборки, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'SamplePoints' и вектора. Точки выборки представляют местоположение данных в A, и должны быть отсортированы и содержать уникальные элементы. Точки выборки не должны быть однородно выбраны. Если A является расписанием, то вектор точек выборки по умолчанию является вектором времен строки. В противном случае вектором по умолчанию является [1 2 3 ...].

Движущиеся окна заданы относительно точек выборки. Например, если t является вектором времен, соответствуя входным данным, то rmoutliers(rand(1,10),'movmean',3,'SamplePoints',t) имеет окно, которое представляет временной интервал между t(i)-1.5 и t(i)+1.5.

Когда вектор точек выборки имеет тип данных datetime или duration, затем движущаяся длина окна должна иметь, вводят duration.

Типы данных: single | double | datetime | duration

Табличные переменные, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DataVariables' и имени переменной, массива ячеек имен переменных, числового вектора, логического вектора или указателя на функцию. Значение 'DataVariables' указывает, какие столбцы входной таблицы обнаружить выбросы в, и может быть одно из следующего:

  • Вектор символов, задающий одно имя табличной переменной

  • Массив ячеек из символьных векторов, где каждый элемент является именем табличной переменной

  • Вектор индексов табличной переменной

  • Логический вектор, элементы которого каждый соответствует табличной переменной, где true включает соответствующую переменную и false, исключает его

  • Указатель на функцию, который берет таблицу в качестве входа и возвращает логический скаляр

Пример: 'Age'

Пример: {'Height','Weight'}

Пример: @isnumeric

Типы данных: char | cell | double | single | logical | function_handle

Минимальное количество выброса, заданное как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MinNumOutliers' и положительной скалярной величины. Значение 'MinNumOutliers' задает минимальное количество выбросов, требуемых удалить строку или столбец. Например, rmoutliers(A,'MinNumOutliers',3) удаляет строку матричного A, когда существует 3 или больше выбросов, обнаруженные в том столбце.

Максимальное количество выброса, для метода 'gesd' только, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MaxNumOutliers' и положительной скалярной величины. Значение 'MaxNumOutliers' задает максимальное количество выбросов, возвращенных методом 'gesd'. Например, rmoutliers(A,'MaxNumOutliers',5) возвращает не больше, чем пять выбросов.

Значение по умолчанию для 'MaxNumOutliers' является целым числом, самым близким к 10 процентам числа элементов в A. Устанавливание большего значения для максимального количества выбросов может гарантировать, что все выбросы обнаруживаются, но за счет уменьшаемой вычислительной эффективности.

Выходные аргументы

свернуть все

Данные с удаленными выбросами, возвратились как вектор, матрица, таблица или расписание. Размер B зависит от количества удаленных строк или столбцов.

Удаленный индикатор данных, возвращенный как логический вектор. Значение 1 (true) соответствует строкам или столбцам в A, которые были удалены. Значение 0 (false) соответствует неизменным строкам или столбцам. Ориентация и размер TF зависят от A и размерности операции.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2018b

Документация MATLAB
Поддержка