aout.binom: Find alpha-outliers in Binomial data

Description Usage Arguments Value Author(s) See Also Examples

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Description

Given the parameters of a Binomial distribution, aout.binom identifies α-outliers in a given data set.

Usage

1
aout.binom(data, param, alpha = 0.1, hide.outliers = FALSE)

Arguments

data

a vector. The data set to be examined.

param

a vector. Contains the parameters of the Binomial distribution, N and p.

alpha

an atomic vector. Determines the maximum amount of probability mass the outlier region may contain. Defaults to 0.1.

hide.outliers

boolean. Returns the outlier-free data if set to TRUE. Defaults to FALSE.

Value

Data frame of the input data and an index named is.outlier that flags the outliers with TRUE. If hide.outliers is set to TRUE, a simple vector of the outlier-free data.

Author(s)

A. Rehage

See Also

dbinom

Examples

1
2
3
data(uis)
medbeck <- median(uis$BECK) 
aout.binom(data = uis$BECK, param = c(54, medbeck/54), alpha = 0.001)

Example output

Loading required package: Rsolnp
Loading required package: nleqslv
Loading required package: quantreg
Loading required package: SparseM

Attaching package: 'SparseM'

The following object is masked from 'package:base':

    backsolve

      data is.outlier
1    9.000      FALSE
2   34.000       TRUE
3   10.000      FALSE
4   20.000      FALSE
5    5.000       TRUE
6   32.550      FALSE
7   19.000      FALSE
8   10.000      FALSE
9   29.000      FALSE
10  25.000      FALSE
11  18.900      FALSE
12  16.000      FALSE
13  36.000       TRUE
14  19.000      FALSE
15  18.000      FALSE
16  12.000      FALSE
17  34.000       TRUE
18  23.000      FALSE
19  26.000      FALSE
20  18.900      FALSE
21  15.000      FALSE
22  25.200      FALSE
23   6.632      FALSE
24   2.100      FALSE
25  26.000      FALSE
26  39.789      FALSE
27  20.000      FALSE
28  16.000      FALSE
29  22.000      FALSE
30   9.947      FALSE
31   9.450      FALSE
32  39.000       TRUE
33  41.000       TRUE
34  31.000       TRUE
35  20.000      FALSE
36   8.000      FALSE
37   9.000      FALSE
38  20.000      FALSE
39   8.000      FALSE
40   8.000      FALSE
41  23.000      FALSE
42  18.000      FALSE
43  13.000      FALSE
44  23.000      FALSE
45   9.000      FALSE
46  14.000      FALSE
47  23.000      FALSE
48  10.000      FALSE
49  11.000      FALSE
50  16.000      FALSE
51   0.000       TRUE
52  12.000      FALSE
53  21.000      FALSE
54   0.000       TRUE
55   8.000      FALSE
56  25.000      FALSE
57   6.300      FALSE
58  20.000      FALSE
59   4.000       TRUE
60  20.000      FALSE
61  17.000      FALSE
62   3.000       TRUE
63  29.000      FALSE
64  26.000      FALSE
65  12.000      FALSE
66  24.000      FALSE
67  15.750      FALSE
68   9.000      FALSE
69  18.000      FALSE
70  20.000      FALSE
71  17.000      FALSE
72   3.000       TRUE
73  27.000      FALSE
74  31.500      FALSE
75  19.000      FALSE
76  15.000      FALSE
77  22.000      FALSE
78  16.000      FALSE
79  17.000      FALSE
80  32.550      FALSE
81  24.000      FALSE
82  22.000      FALSE
83  18.000      FALSE
84  17.850      FALSE
85   5.000       TRUE
86  39.000       TRUE
87  21.000      FALSE
88  11.000      FALSE
89  14.000      FALSE
90  31.000       TRUE
91  14.000      FALSE
92   6.000       TRUE
93  16.000      FALSE
94   6.000       TRUE
95  20.000      FALSE
96   9.000      FALSE
97  11.000      FALSE
98  15.000      FALSE
99  13.000      FALSE
100 31.000       TRUE
101  5.000       TRUE
102 10.000      FALSE
103 23.000      FALSE
104 16.000      FALSE
105 37.800      FALSE
106 10.000      FALSE
107  9.000      FALSE
108 15.000      FALSE
109  2.000       TRUE
110 34.000       TRUE
111 11.000      FALSE
112 31.000       TRUE
113 36.750      FALSE
114 26.000      FALSE
115  5.000       TRUE
116 19.000      FALSE
117 21.000      FALSE
118  1.000       TRUE
119  6.000       TRUE
120 23.000      FALSE
121 38.000       TRUE
122 24.000      FALSE
123  3.000       TRUE
124 16.800      FALSE
125 35.000       TRUE
126 11.000      FALSE
127  2.000       TRUE
128 16.000      FALSE
129 15.000      FALSE
130 11.000      FALSE
131 11.000      FALSE
132 22.000      FALSE
133 18.000      FALSE
134 29.000      FALSE
135 27.000      FALSE
136 16.000      FALSE
137  9.000      FALSE
138  0.000       TRUE
139 15.000      FALSE
140 24.000      FALSE
141  3.000       TRUE
142  9.000      FALSE
143  5.000       TRUE
144 13.000      FALSE
145 29.000      FALSE
146 11.000      FALSE
147 22.000      FALSE
148  9.000      FALSE
149 18.000      FALSE
150 40.000       TRUE
151 25.000      FALSE
152 26.000      FALSE
153 11.000      FALSE
154  6.000       TRUE
155 20.000      FALSE
156  9.000      FALSE
157  6.000       TRUE
158  0.000       TRUE
159  5.000       TRUE
160 15.000      FALSE
161 14.700      FALSE
162  3.000       TRUE
163 31.000       TRUE
164 14.000      FALSE
165 28.000      FALSE
166 18.000      FALSE
167 12.000      FALSE
168  5.000       TRUE
169 11.000      FALSE
170 21.000      FALSE
171 23.000      FALSE
172 32.000       TRUE
173 26.000      FALSE
174 19.950      FALSE
175 17.000      FALSE
176 16.000      FALSE
177 26.250      FALSE
178 29.000      FALSE
179 23.000      FALSE
180  9.000      FALSE
181 26.000      FALSE
182 22.000      FALSE
183 23.000      FALSE
184  0.000       TRUE
185 30.000       TRUE
186 21.000      FALSE
187 19.000      FALSE
188 28.000      FALSE
189  8.000      FALSE
190 11.000      FALSE
191 15.000      FALSE
192  8.000      FALSE
193 14.000      FALSE
194  7.000      FALSE
195 13.000      FALSE
196 10.000      FALSE
197 17.000      FALSE
198 18.000      FALSE
199  5.000       TRUE
200 20.000      FALSE
201 31.000       TRUE
202 15.000      FALSE
203  4.000       TRUE
204 15.000      FALSE
205 14.000      FALSE
206 27.000      FALSE
207 30.000       TRUE
208 23.000      FALSE
209 13.000      FALSE
210 26.000      FALSE
211 10.000      FALSE
212  4.000       TRUE
213  0.000       TRUE
214 35.000       TRUE
215 32.000       TRUE
216  2.000       TRUE
217 15.000      FALSE
218 23.000      FALSE
219 13.000      FALSE
220 29.000      FALSE
221 22.105      FALSE
222 15.000      FALSE
223  7.000      FALSE
224  7.000      FALSE
225 33.000       TRUE
226 23.000      FALSE
227 21.000      FALSE
228 19.000      FALSE
229  8.000      FALSE
230 24.000      FALSE
231 28.737      FALSE
232 20.000      FALSE
233 14.000      FALSE
234 17.000      FALSE
235 19.000      FALSE
236  5.000       TRUE
237  8.000      FALSE
238 22.000      FALSE
239 11.000      FALSE
240 13.000      FALSE
241 11.053      FALSE
242 24.000      FALSE
243 19.000      FALSE
244 27.000      FALSE
245  4.000       TRUE
246 38.000       TRUE
247 11.000      FALSE
248 21.000      FALSE
249  1.000       TRUE
250  4.000       TRUE
251  7.000      FALSE
252 20.000      FALSE
253 17.000      FALSE
254  6.300      FALSE
255 12.000      FALSE
256 16.000      FALSE
257 31.500      FALSE
258 30.000       TRUE
259  1.000       TRUE
260 32.000       TRUE
261 29.000      FALSE
262  6.000       TRUE
263 17.000      FALSE
264 13.000      FALSE
265 15.000      FALSE
266 11.000      FALSE
267 17.000      FALSE
268 23.000      FALSE
269 23.000      FALSE
270 15.000      FALSE
271 19.000      FALSE
272 21.000      FALSE
273  8.000      FALSE
274 34.000       TRUE
275 21.000      FALSE
276 27.000      FALSE
277 32.000       TRUE
278 29.000      FALSE
279 22.000      FALSE
280 12.000      FALSE
281 36.000       TRUE
282 15.000      FALSE
283  3.000       TRUE
284 24.000      FALSE
285 18.000      FALSE
286  2.000       TRUE
287 14.000      FALSE
288 19.000      FALSE
289  7.000      FALSE
290  8.000      FALSE
291 27.000      FALSE
292 25.000      FALSE
293 28.000      FALSE
294 39.000       TRUE
295 18.000      FALSE
296  8.000      FALSE
297 31.000       TRUE
298  6.000       TRUE
299 19.000      FALSE
300 19.000      FALSE
301 16.000      FALSE
302 15.000      FALSE
303 54.000       TRUE
304 19.000      FALSE
305 12.000      FALSE
306 24.000      FALSE
307 37.000       TRUE
308  9.000      FALSE
309 18.000      FALSE
310  4.000       TRUE
311 15.000      FALSE
312 19.000      FALSE
313 26.000      FALSE
314 28.000      FALSE
315 14.000      FALSE
316 15.000      FALSE
317 18.000      FALSE
318 29.000      FALSE
319 10.000      FALSE
320 16.000      FALSE
321  0.000       TRUE
322 31.000       TRUE
323 33.000       TRUE
324 21.000      FALSE
325 18.000      FALSE
326 37.800      FALSE
327 20.000      FALSE
328 11.000      FALSE
329 26.000      FALSE
330 43.000       TRUE
331 12.000      FALSE
332 22.000      FALSE
333 36.000       TRUE
334 16.000      FALSE
335 41.000       TRUE
336 16.000      FALSE
337  8.000      FALSE
338 10.000      FALSE
339 18.000      FALSE
340 27.000      FALSE
341 28.000      FALSE
342 23.000      FALSE
343 32.000       TRUE
344 23.100      FALSE
345 11.000      FALSE
346  7.000      FALSE
347 24.000      FALSE
348 12.000      FALSE
349 25.000      FALSE
350  4.000       TRUE
351  5.000       TRUE
352 13.000      FALSE
353 17.000      FALSE
354 24.000      FALSE
355 32.000       TRUE
356 19.000      FALSE
357  9.000      FALSE
358  6.000       TRUE
359 10.000      FALSE
360 11.000      FALSE
361 16.000      FALSE
362 25.000      FALSE
363 17.000      FALSE
364 24.000      FALSE
365 27.000      FALSE
366 24.000      FALSE
367 26.000      FALSE
368 17.000      FALSE
369 26.000      FALSE
370 13.000      FALSE
371 11.000      FALSE
372  8.000      FALSE
373 12.000      FALSE
374 31.000       TRUE
375  8.400      FALSE
376 10.000      FALSE
377 16.000      FALSE
378 13.000      FALSE
379 18.000      FALSE
380 13.000      FALSE
381 11.000      FALSE
382 21.000      FALSE
383 37.000       TRUE
384 32.000       TRUE
385 33.000       TRUE
386 11.000      FALSE
387 29.000      FALSE
388 23.000      FALSE
389 15.000      FALSE
390 22.000      FALSE
391 25.000      FALSE
392 30.000       TRUE
393 23.000      FALSE
394 10.000      FALSE
395  8.000      FALSE
396 16.000      FALSE
397  9.000      FALSE
398 12.158      FALSE
399  5.000       TRUE
400 19.000      FALSE
401 23.000      FALSE
402 28.000      FALSE
403 16.000      FALSE
404 25.000      FALSE
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