Обнаружьте и замените выбросы в данных
B = filloutliers(A,fillmethod)A и заменяет их согласно fillmethod. Например, filloutliers(A,'previous') выбросы замен с предыдущим элементом невыброса. По умолчанию выброс является значением, которое является больше чем тремя масштабируемыми средними абсолютными отклонениями (MAD) далеко от медианы. Если A матрица или таблица, затем filloutliers работает с каждым столбцом отдельно. Если A многомерный массив, затем 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. threshold аргумент 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 логический массив, указывающий на местоположение выбросов в A. LU, и C аргументы представляют более низкие и верхние пороги и центральное значение, используемое методом определения выбросов.
Создайте вектор из 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 из 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 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 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 как вектор индекса.
[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 из данных и замените его с помощью 'clip' метод. 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 в виде вектора, матрицы, многомерного массива, таблицы или расписания.
Если A таблица, затем ее переменные должны иметь тип double или single, или можно использовать 'DataVariables' пара "имя-значение", чтобы перечислить double или single переменные явным образом. Определение переменных полезно, когда вы работаете с таблицей, которая содержит переменные с типами данных кроме double или single.
Если A расписание, затем 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 в виде числового скаляра 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' | модифицированный Акима кубическая интерполяция Эрмита (числовой, duration, и datetime только типы данных) |
Типы данных: double | single | char
findmethod — Метод для обнаружения выбросов'median' (значение по умолчанию) | 'mean' | 'quartiles' | 'grubbs' | 'gesd'Метод для обнаружения выбросов в виде одного 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 распределено. |
'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 распределено. |
'gesd' | Выбросы обнаруживаются с помощью обобщенного экстремального Studentized, отклоняют тест для выбросов. Этот итерационный метод похож на 'grubbs', но может выполнить лучше, когда существует несколько выбросов, маскирующих друг друга. |
threshold — Пороги процентилиПороги процентили в виде двухэлементного вектора-строки, 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 второго элемента.
movmethod — Движущийся метод'movmedian' | 'movmean'Движущийся метод для обнаружения выбросов в виде одного из следующего:
| Метод | Описание |
|---|---|
'movmedian' | Выбросы заданы как элементы больше чем три локальных масштабированных MAD от локальной медианы по длине окна, заданной window. Этот метод также известен как Hampel filter. |
'movmean' | Выбросы заданы как элементы больше чем три локальных стандартных отклонения от локального среднего значения по длине окна, заданной window. |
window — Длина окнаДлина окна в виде положительного целочисленного скаляра, двухэлементного вектора из положительных целых чисел, положительного скаляра длительности или двухэлементного вектора из положительной длительности.
Когда window положительный целочисленный скаляр, окно сосредоточено о текущем элементе и содержит window-1 граничение с элементами. Если window является четным, затем окно сосредоточено о текущих и предыдущих элементах.
Когда window двухэлементный вектор из положительных целых чисел [b f], окно содержит текущий элемент, b элементы назад и f элементы вперед.
Когда A расписание или 'SamplePoints' задан как datetime или duration вектор, 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) выбросы заливок согласно данным в каждом столбце.
filloutliers(A,fillmethod,2) выбросы заливок согласно данным в каждой строке.
Когда A таблица или расписание, dim не поддерживается. filloutliers действует вдоль каждой переменной таблицы или расписания отдельно.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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)rmoutliers | isoutlier | ismissing | fillmissing | Чистые данные о выбросе