R 利用稳健马氏距离去除多变量异常值

我有一个3个变量的167个观测数据集。我试图使用稳健的马氏距离来评估和去除多元异常值。为此，我一直在使用

化学计量学

软件包中的

Moutlier

函数

我对R很陌生，所以我有一些问题：

这是我的密码：

data<-isotopes  
  x=data[,c(3:5)] #columns 3-5 contain the data I need to assess  
  require(robustbase)  
  res <- Moutlier(data[,c(3:5)] ,quantile=0.975,plot=TRUE)  
  res  
  which(res$rd>res$cutoff) 

这是否意味着这些数字对应于观察值13、28、29等？
那么这就是我想要去除的所有3个变量的异常值

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非常感谢任何能帮助你的人

该函数的输出将为您提供值大于分位数的行号。要删除这些行，我认为您可以使用以下命令：

res$cutoff），]

谢谢您的帮助！我试过了，这是错误信息“维数不正确”。思考？哪个函数输出给你的行号值大于你的分位数。要删除这些行，我认为您可以使用以下命令：

res$cutoff），]

谢谢您的帮助！我试过了，这是错误信息“维度数不正确”。你有什么想法？

# [1]  13  28  29  47  79  84  89  91 104 128 153 154