Grubbs检验离群值——循环算法求出多个离群值

Grubbs算法在R语言里面有编辑好了的包。但是其算法一次只能检验出一个离群值。这个函数在包’outliers’中，对应的函数为grubbs.test()。其中几个参数的设置，大家可以查阅相关的函数说明，我们直接进入循环找多个离群值的主题。
我们自定义如下函数：

rep_grubbs<-function(x,level=0.05){##下面两个包是需要手动进行读取的，当然可以在函数里面读取，但是没有必要#library(stringr)#library(outliers)model<-function(y){if(y==1)return("最大值")elsereturn("最小值")}unnormal<-vector()for(i in 1:length(x)){test<-grubbs.test(x)if(test$p.value<level){x<-x[-which(x==as.numeric(str_extract_all(test$alternative,"\\d+")))]unnormal<-c(unnormal,as.numeric(str_extract_all(test$alternative,"\\d+")))print(paste0("检验出一个极值是离群值,其值为:",str_extract_all(test$alternative,"\\d+")))}else{print("此轮所检验的最值不是离群值,并且检验结束,打印所有离群值！")print(unnormal)break}}
}

其中参数，x表示要检验的数据集，不能是数据框等多维数据。只能是一维数据，多维数据可以参见我其他博客的数据拉直，先将数据拉直，然后再用这个函数进行检测就行了。level表示检测的α精度设置为多少，这里默认为0.05.可以按照自己需求修改。
应该注意到：我们并没有在grubbs.test()函数内部指定项opposite的值来，来选择是对最大阻还是最小值开始检测。我们不设置这个参数项，函数会自动检测，并返回极值中的一个离群值。这个极值可能是极大值，或者极小值。所以，我自定义的函数还是有改进的空间。
希望大家留言讨论。

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