R：使用 mvBACON 查找异常值答案

【问题标题】：R: Find outliers with mvBACONR：使用 mvBACON 查找异常值
【发布时间】：2018-05-01 11:22:05
【问题描述】：

我是 R 新手，并且正在处理一项任务，我应该复制线性回归的结果（具有 1360 个观察值和 52 个变量的时间序列数据（回归模型中的 11 个变量））。在最初的研究中，研究人员使用 Hadi 方法确定了异常值。似乎这在 R 中使用 mvBacon 函数做得最好，这是正确的吗？我似乎找不到关于如何使用它的好答案，谁能告诉我如何使用这个函数来查找异常值？（我非常感谢尽可能简单地解释的答案，因为 R 对我来说很新）。非常感谢！

【问题讨论】：

标签： r outliers

【解决方案1】：

是的，mvBACON 用于基于一定距离的异常值识别。默认值是马氏距离。以下代码将引导您通过 mtcars 子数据集上的一个简单示例，了解如何使用 mvBACON 识别异常值：

# load packages
library(dplyr)
library(magrittr)

# Use mtcars (sub)dataset and plot it
data <- mtcars %>% select(mpg, disp)
plot(data, main = "mtcars")

# Add some outliers and plot again
data <- rbind(data, 
              data.frame(mpg = c(1, 80), disp = c(800, 1000)))
plot(data, main = "mtcars")

# Use mvBacon to calculate the distances and get the ouliers
# install.packages("robustX) # uncomment line to install package
library(robustX)

#compute distance - default is Mahalonobis
distances <- mvBACON(data)

# Plot it again...
plot(data, main = "mtcars")

# ...with highlighting the outliers
points(data[!distances$subset, ], col = "red", pch = 19)

# Some fine tuning, since many of the outliers seem to be still good for regression
distances <- mvBACON(data, alpha = 0.6)

# update plot
plot(data, main = "mtcars")
points(data[!distances$subset, ], col = "red", pch = 19)

【讨论】：