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r语言异常值检验离群点分析

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R分析 异常中识别回归点的R函数有哪些 ， 识别回归的R函数分析异常有[m，n]大小 。输入变量x只是一个二维变量，R 语言和统计-2:方差分析R 语言和统计1: t 检验和秩和检验方差 。
【r语言异常值检验离群点分析】
1、《R 语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法数据准备在许多实际情况下，统计假设(假设观测数据是从正态分布或其他性质较好的理论分布中抽样得到的)不一定满足，如未知或混合分布、样本量小、离群点的存在、基于理论分布检验的适当统计量的设计过于复杂，数学上难以处理等 。排列的定义检验permutation检验(permutation test)又称随机化检验或再随机化检验 ， 是由Fisher在20世纪30年代提出的一种计算暗示方法 。基于样本数据全部(或随机)排列的统计推断方法由于其在总体分布上的自由度而被广泛使用，特别适用于总体分布未知的小样本数据和一些常规方法难以使用的假设分析data检验problems 。

2、数据探索——数据质量 分析数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要组成部分 ， 是数据预处理的前提，是数据挖掘有效性和准确性的基础分析结论 。没有可信的数据，数据挖掘建立的模型将是空中楼阁 。数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据 。脏数据一般是指不符合要求，无法直接响应分析的数据 。在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括以下内容:数据缺失主要包括记录缺失和记录中某个字段的信息缺失，这两种情况都会导致分析 results的不准确 。以下是缺失值的原因和影响分析 。

2)部分信息缺失 。可能由于输入时不重要、忘记填写或误解数据等一些人为因素而遗漏 ， 也可能由于数据采集设备故障、存储介质故障、传输介质故障等非人为原因而丢失 。3)属性值不存在 。在某些情况下，缺少值并不意味着数据中有错误 。对于有些对象，有些属性值是不存在的，比如未婚配偶的名字，孩子的固定收入等 。

3、R 语言入门--第十四节(聚类 分析(1)将每个观测定义为一个类；(2)计算每个类别与其他类别之间的距离；(3)将“距离”最短的两个班合并为一个班，使班数减少一个；(4)重复步骤1和2，直到包含所有观察值的类合并成单个类 。基于五种营养标准含量(变量)的27种食物(观察值)进行了层次聚类分析 ， 探讨了不同食物的异同 ， 划分出有意义的类别 。这里，层次聚类算法以平均值为例 。

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