Matlab根据数据和它们发生的时间计算异常值答案

【问题标题】：Matlab calculate outliers from data and time they occurMatlab根据数据和它们发生的时间计算异常值
【发布时间】：2013-01-30 10:31:27
【问题描述】：

在 Matlab 中，我有一个大矩阵 A。矩阵的第一列包含以秒为单位的时间。第二至第 13 列包含计算结果。对于每一列（第一列除外），我通过以下方式计算了晶须：

分位数(A,[.75])-1.5*(分位数(A,[.75])-分位数(A,[.25]))

现在我想知道每列中有多少异常值（= 低于须线的值），以及它们何时出现。这将使我能够计算出异常值随时间的分布情况。

我更喜欢创建一个循环，它给我 12 个包含两列的矩阵。第二列应包含异常值的值（= 晶须下方单元格的值），中间没有任何零，第一列应包含异常值发生的时间（按时间顺序）。

我怎样才能创建这个？

问候，

文森特

【问题讨论】：

不会'quantile(A,[.75])-1.5*(quantile(A,[.75])-quantile(A,[.25]))' 返回一个行矩阵与A相同的列数？我的意思是说您并没有首先消除第一列。

标签： matlab time outliers

【解决方案1】：

让，

A =

    0.6260    0.7690    0.1209    0.5523    0.0495
    0.6609    0.5814    0.8627    0.6299    0.4896
    0.7298    0.9283    0.4843    0.0320    0.1925
    0.8908    0.5801    0.8449    0.6147    0.1231
    0.9823    0.0170    0.2094    0.3624    0.2055

第二栏：

B = quantile(A(:,2),[.75])-1.5*(quantile(A(:,2),[.75])-quantile(A(:,2),[.25]))

那么，

index = find(A(:,2) < B)

value_outliner = A(index,2)
outliner_time = A(index,1)

【讨论】：

不需要find，你应该使用逻辑索引。
感谢您的解决方案，它完美运行！然而，在我的情况下，另一个例子更容易。

【解决方案2】：

无需循环：改用矩阵运算和逻辑索引。

假设您有一个矩阵A 和异常值阈值thr 是一个1x12 vector，每列都有阈值：

vals = A(:,2:13);
outliers = bsxfun(@lt, vals, thr); #% @lt is 'less than' function handle
#% outliers is a Nx12 logical matrix with true(1) where the value < threshold
#% and false(0) otherwise.

要获取这些异常值发生的时间（对于给定的列，假设原始矩阵的数据部分的column 2）：

t = A(outliers(:,2), 1);
#%    ^____________ logical index of rows where outliers occurred in that column

还可以通过求和轻松得到每列（或行）中异常值的个数：

num_outliers = sum(outliers,1);

【讨论】：

感谢这个不错的解决方案！