
Un guide pratique pour identifier, visualiser et gérer les valeurs aberrantes (Outliers) dans vos ensembles de données à l’aide du langage R.
Qu’est-ce qu’une valeur aberrante (Outlier)?
Un ensemble de données peut contenir des valeurs très différentes de la majorité des autres valeurs, appelées valeurs aberrantes (Outliers). Ces anomalies peuvent résulter d’erreurs de mesure ou de turbulences dans une expérience, mais elles nécessitent toujours une évaluation minutieuse, car elles peuvent fausser les analyses statistiques.
Les valeurs aberrantes, comme leur nom l’indique, sont des points de données qui se situent à l’écart des autres points d’un ensemble de données. Ce sont des valeurs qui apparaissent éloignées des autres valeurs et perturbent ainsi la distribution globale de l’ensemble de données. On considère généralement cela comme une distribution anormale des valeurs.
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Comprendre les Outliers dans R
Les valeurs aberrantes peuvent perturber vos analyses, car elles influencent des paramètres sensibles comme la moyenne ou l’écart-type. Toutefois, il est important de noter qu’elles ne doivent pas être supprimées systématiquement, car elles peuvent révéler des informations importantes.
Méthodes pour Identifier les Valeurs Aberrantes
Méthode IQR en Détail
La méthode de l’intervalle interquartile (IQR) est une méthode robuste pour identifier les valeurs aberrantes. Elle utilise les quartiles pour définir une plage acceptable : \( Q1 – 1,5 \times IQR \) \( Q3 + 1,5 \times IQR \)
Exemple avec le Dataset warpbreaks
Voici un exemple pratique avec le dataset intégré warpbreaks
:
data("warpbreaks")
Q <- quantile(warpbreaks$breaks, probs = c(0.25, 0.75))
iqr <- IQR(warpbreaks$breaks)
limite_inf <- Q[1] - 1.5 * iqr
limite_sup <- Q[2] + 1.5 * iqr
warpbreaks_clean <- subset(warpbreaks, breaks > limite_inf & breaks < limite_sup)
Visualisation des Valeurs Aberrantes
Les boxplots permettent de visualiser les valeurs aberrantes facilement.
boxplot(warpbreaks$breaks)$out
Pour une Visualisation Avancée
Avec le package ggstatsplot
, vous pouvez étiqueter les valeurs aberrantes directement sur le graphique :
install.packages("ggstatsplot")
library(ggstatsplot)
ggbetweenstats(warpbreaks, wool, breaks, outlier.tagging = TRUE)
Suppression des Valeurs Aberrantes
Une fois identifiées, les valeurs aberrantes peuvent être supprimées grâce à la fonction subset()
:
warpbreaks_clean <- subset(warpbreaks, breaks > limite_inf & breaks < limite_sup)
Autres Méthodes pour Supprimer les Valeurs Aberrantes
Une autre méthode consiste à utiliser which()
pour localiser les lignes contenant des valeurs aberrantes et les exclure :
outliers <- boxplot(warpbreaks$breaks, plot = FALSE)$out
warpbreaks_clean <- warpbreaks[-which(warpbreaks$breaks %in% outliers), ]
Supprimer Outliers R Boxplot
Voici comment supprimer les valeurs aberrantes (outliers) d’un jeu de données à l’aide d’un boxplot en R :
# Supprimer outliers R example
set.seed(123)
data <- c(rnorm(100), 10, 12, 15) # Ajout de quelques outliers
# Création du boxplot pour visualiser les outliers
boxplot(data, main="Boxplot avec Outliers")
# Calcul de l'IQR
iqr <- IQR(data)
borne_inférieure <- quantile(data, 0.25) - 1.5 * iqr
borne_supérieure <- quantile(data, 0.75) + 1.5 * iqr
# Suppression des outliers
data_sans_outliers <- data[data >= borne_inférieure & data <= borne_supérieure]
# Création d'un boxplot sans outliers
boxplot(data_sans_outliers, main="Boxplot sans Outliers")
Explication :
boxplot(data)
crée un boxplot des données et permet de visualiser les outliers.IQR(data)
calcule l’intervalle interquartile (la différence entre le 25e et le 75e percentile).- Les outliers sont identifiés par des valeurs en dehors de l’intervalle
[borne_inférieure, borne_supérieure]
, où les bornes sont calculées à l’aide de la règle de l’IQR (1,5 * IQR en dessous du 25e percentile et au-dessus du 75e percentile). data_sans_outliers
contient les données après suppression des outliers.- Un second boxplot (
boxplot(data_sans_outliers)
) est généré pour visualiser les données sans les outliers.
Cela permet de nettoyer vos données en supprimant les valeurs aberrantes identifiées par le boxplot.
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FAQ
1. Pourquoi les valeurs aberrantes affectent-elles les résultats statistiques ?
Elles faussent des mesures comme la moyenne et l’écart-type, compromettant ainsi la précision des modèles.
2. La méthode IQR est-elle toujours la meilleure pour détecter les valeurs aberrantes ?
Non, pour les distributions asymétriques, des méthodes comme le score Z peuvent être plus adaptées.
3. Dois-je toujours supprimer les valeurs aberrantes ?
Pas nécessairement. Elles doivent être analysées pour vérifier si elles apportent des informations importantes.
4. Puis-je utiliser d’autres outils pour la détection ?
Oui, des packages comme dplyr
ou outliers
offrent des outils puissants pour gérer les valeurs aberrantes.
5. Que se passe-t-il si je supprime trop de valeurs aberrantes ?
Vous risquez de perdre des informations importantes, ce qui peut affaiblir vos analyses.
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