trungchuyenincubus
New member
[TIẾNG VIỆT]:
## Cách kiểm tra các ngoại lệ trong r
Các ngoại lệ là các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần còn lại của dữ liệu.Chúng có thể được gây ra bởi một loạt các yếu tố, chẳng hạn như lỗi đo lường, lỗi nhập dữ liệu hoặc độ lệch chính hãng so với định mức.Mặc dù các ngoại lệ đôi khi có thể là thông tin, nhưng chúng cũng có thể gây khó khăn cho việc phân tích và giải thích dữ liệu.
Có một số cách để kiểm tra các ngoại lệ trong R. Dưới đây là ba trong số các phương pháp phổ biến nhất:
1. ** Boxplots **.Một boxplot là một biểu diễn đồ họa của phân phối dữ liệu.Nó cho thấy các trung bình, tứ phân vị và ngoại lệ.Để tạo một boxplot trong r, bạn có thể sử dụng hàm `boxplot ()`.
`` `
BoxPlot (dữ liệu)
`` `
2. ** Z-MCORES **.Điểm Z là một thước đo tiêu chuẩn hóa khoảng cách của một điểm dữ liệu từ giá trị trung bình.Điểm Z có thể được sử dụng để xác định các ngoại lệ hơn 3 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình.Để tính toán điểm Z trong R, bạn có thể sử dụng hàm `scale ()`.
`` `
z_scores <- tỷ lệ (dữ liệu)
`` `
3. ** Hàng rào của Tukey **.Hàng rào của Tukey là một phương pháp để xác định các ngoại lệ gấp hơn 1,5 lần phạm vi liên vùng (IQR) ở trên hoặc dưới các tứ phân thứ nhất và thứ ba.Để xác định các ngoại lệ bằng cách sử dụng hàng rào của Tukey trong R, bạn có thể sử dụng hàm `Outliers ()`.
`` `
Outliers <- Outliers (Dữ liệu)
`` `
Khi bạn đã xác định được các ngoại lệ trong dữ liệu của mình, bạn có thể quyết định cách đối phó với chúng.Bạn có thể chọn loại bỏ chúng khỏi bộ dữ liệu hoặc bạn có thể chọn giữ chúng và sử dụng các kỹ thuật thống kê được thiết kế để xử lý các ngoại lệ.
Để biết thêm thông tin về việc kiểm tra các ngoại lệ trong R, bạn có thể tham khảo các tài nguyên sau:
* [Tài liệu R: Boxplots] (https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/funces/boxplot)
* [R Tài liệu: Z-SCORES] (https://www.rdocumentation.org/packages/stats/funces/scale)
* [R Tài liệu: Hàng rào của Tukey] (https://www.rdocumentation.org/packages/stats/funces/outliers)
* [Outliers: Hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu] (https://www.datascience.com/blog/outliers-guide-data-scientists)
* [Cách xử lý các ngoại lệ trong học máy] (https://machinelearningmastery.com/handle-outliers-machine-learning/)
[ENGLISH]:
## How to Check for Outliers in R
Outliers are data points that are significantly different from the rest of the data. They can be caused by a variety of factors, such as measurement error, data entry errors, or genuine deviations from the norm. While outliers can sometimes be informative, they can also make it difficult to analyze and interpret data.
There are a number of ways to check for outliers in R. Here are three of the most common methods:
1. **Boxplots**. A boxplot is a graphical representation of the distribution of data. It shows the median, quartiles, and outliers. To create a boxplot in R, you can use the `boxplot()` function.
```
boxplot(data)
```
2. **Z-scores**. A z-score is a standardized measure of the distance of a data point from the mean. Z-scores can be used to identify outliers that are more than 3 standard deviations away from the mean. To calculate a z-score in R, you can use the `scale()` function.
```
z_scores <- scale(data)
```
3. **Tukey's fences**. Tukey's fences are a method for identifying outliers that are more than 1.5 times the interquartile range (IQR) above or below the first and third quartiles. To identify outliers using Tukey's fences in R, you can use the `outliers()` function.
```
outliers <- outliers(data)
```
Once you have identified the outliers in your data, you can decide how to deal with them. You may choose to remove them from the data set, or you may choose to keep them and use statistical techniques that are designed to handle outliers.
For more information on checking for outliers in R, you can refer to the following resources:
* [R Documentation: Boxplots](https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/functions/boxplot)
* [R Documentation: Z-Scores](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/functions/scale)
* [R Documentation: Tukey's Fences](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/functions/outliers)
* [Outliers: A Guide for Data Scientists](https://www.datascience.com/blog/outliers-guide-data-scientists)
* [How to Handle Outliers in Machine Learning](https://machinelearningmastery.com/handle-outliers-machine-learning/)
## Cách kiểm tra các ngoại lệ trong r
Các ngoại lệ là các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần còn lại của dữ liệu.Chúng có thể được gây ra bởi một loạt các yếu tố, chẳng hạn như lỗi đo lường, lỗi nhập dữ liệu hoặc độ lệch chính hãng so với định mức.Mặc dù các ngoại lệ đôi khi có thể là thông tin, nhưng chúng cũng có thể gây khó khăn cho việc phân tích và giải thích dữ liệu.
Có một số cách để kiểm tra các ngoại lệ trong R. Dưới đây là ba trong số các phương pháp phổ biến nhất:
1. ** Boxplots **.Một boxplot là một biểu diễn đồ họa của phân phối dữ liệu.Nó cho thấy các trung bình, tứ phân vị và ngoại lệ.Để tạo một boxplot trong r, bạn có thể sử dụng hàm `boxplot ()`.
`` `
BoxPlot (dữ liệu)
`` `
2. ** Z-MCORES **.Điểm Z là một thước đo tiêu chuẩn hóa khoảng cách của một điểm dữ liệu từ giá trị trung bình.Điểm Z có thể được sử dụng để xác định các ngoại lệ hơn 3 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình.Để tính toán điểm Z trong R, bạn có thể sử dụng hàm `scale ()`.
`` `
z_scores <- tỷ lệ (dữ liệu)
`` `
3. ** Hàng rào của Tukey **.Hàng rào của Tukey là một phương pháp để xác định các ngoại lệ gấp hơn 1,5 lần phạm vi liên vùng (IQR) ở trên hoặc dưới các tứ phân thứ nhất và thứ ba.Để xác định các ngoại lệ bằng cách sử dụng hàng rào của Tukey trong R, bạn có thể sử dụng hàm `Outliers ()`.
`` `
Outliers <- Outliers (Dữ liệu)
`` `
Khi bạn đã xác định được các ngoại lệ trong dữ liệu của mình, bạn có thể quyết định cách đối phó với chúng.Bạn có thể chọn loại bỏ chúng khỏi bộ dữ liệu hoặc bạn có thể chọn giữ chúng và sử dụng các kỹ thuật thống kê được thiết kế để xử lý các ngoại lệ.
Để biết thêm thông tin về việc kiểm tra các ngoại lệ trong R, bạn có thể tham khảo các tài nguyên sau:
* [Tài liệu R: Boxplots] (https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/funces/boxplot)
* [R Tài liệu: Z-SCORES] (https://www.rdocumentation.org/packages/stats/funces/scale)
* [R Tài liệu: Hàng rào của Tukey] (https://www.rdocumentation.org/packages/stats/funces/outliers)
* [Outliers: Hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu] (https://www.datascience.com/blog/outliers-guide-data-scientists)
* [Cách xử lý các ngoại lệ trong học máy] (https://machinelearningmastery.com/handle-outliers-machine-learning/)
[ENGLISH]:
## How to Check for Outliers in R
Outliers are data points that are significantly different from the rest of the data. They can be caused by a variety of factors, such as measurement error, data entry errors, or genuine deviations from the norm. While outliers can sometimes be informative, they can also make it difficult to analyze and interpret data.
There are a number of ways to check for outliers in R. Here are three of the most common methods:
1. **Boxplots**. A boxplot is a graphical representation of the distribution of data. It shows the median, quartiles, and outliers. To create a boxplot in R, you can use the `boxplot()` function.
```
boxplot(data)
```
2. **Z-scores**. A z-score is a standardized measure of the distance of a data point from the mean. Z-scores can be used to identify outliers that are more than 3 standard deviations away from the mean. To calculate a z-score in R, you can use the `scale()` function.
```
z_scores <- scale(data)
```
3. **Tukey's fences**. Tukey's fences are a method for identifying outliers that are more than 1.5 times the interquartile range (IQR) above or below the first and third quartiles. To identify outliers using Tukey's fences in R, you can use the `outliers()` function.
```
outliers <- outliers(data)
```
Once you have identified the outliers in your data, you can decide how to deal with them. You may choose to remove them from the data set, or you may choose to keep them and use statistical techniques that are designed to handle outliers.
For more information on checking for outliers in R, you can refer to the following resources:
* [R Documentation: Boxplots](https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/functions/boxplot)
* [R Documentation: Z-Scores](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/functions/scale)
* [R Documentation: Tukey's Fences](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/functions/outliers)
* [Outliers: A Guide for Data Scientists](https://www.datascience.com/blog/outliers-guide-data-scientists)
* [How to Handle Outliers in Machine Learning](https://machinelearningmastery.com/handle-outliers-machine-learning/)
