异常数据的识别

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> head(w)

  平均值 最大值 最小值

1  0.181  0.185  0.180

2  0.180  0.180  0.180

3  0.180  0.190  0.175

4  0.175  0.180  0.170

5  0.173  0.175  0.170

6  0.170  0.175  0.170    #w一共有7776行数据。

> sum(complete.cases(w)) #统计完整值的行数

[1] 7772

> sum(!complete.cases(w))#统计缺失值的行数

[1] 4

> mean(!complete.cases(w))#缺失值所占的比例

[1] 0.0005144033

> w[!complete.cases(w),]#缺失值所在的位置

     平均值 最大值 最小值

180      NA     NA     NA

3681     NA     NA     NA

3689     NA     NA     NA

5909     NA     NA     NA

sp=boxplot(w[,2],boxwex=0.7)#画w中最大值这一列的箱形图

title("最大浓度异常值箱形图")

xi=1.1

points(xi,mn.s,col="red",pch=18)#平均值的位置。

sd.s=sd(w[complete.cases(w),2])#求标准差

mn.s=mean(w[complete.cases(w),2])#求平均值

arrows(xi,mn.s-sd.s,xi,mn.s+sd.s,code=3,col="blue",angle=75,length=.1) #通过箭头画上下界限。

text(rep(c(1.05,0.95),length(sp$out)/2),sp$out,sp$out,col="red")

画出来的如图所示。

请问：1、arrows(xi,mn.s-sd.s,xi,mn.s+sd.s,code=3,col="blue",angle=75,length=.1)箱形图中已经有上下界限了，用arrows（）函数的作用是什么？

2、text(rep(c(1.05,0.95),length(sp$out)/2),sp$out,sp$out,col="red")这一行看不懂，请解释

3、图中数据全部叠在一块看不清楚，怎么识别到底哪个数是异常值，以及异常值所处的位置。

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关键词：Complete BOXPLOT length Arrows Points 平均值 最大值 统计

猜一下第2个问题，就是将异常点的值标红色。