Estudio y Depuración de Datos
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  • Tema 1: Análisis Exploratorio de Datos
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      • Ejercicio: Tipos de Datos
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    • PRACTICA 1
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  • Tema 2: Control de integridad de los datos
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    • Detección y tratamiento de datos atípicos (univariante)
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (bivariante)
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    • Detección y tratamiento de datos atípicos (multivariante)
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      • Ejercicio - Tipos de datos missing
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    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Múltiple con MICE)
      • Ejercicio - MICE
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    • PRACTICA 3
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    • PRÁCTICA GRUPAL
  • Bibliografía
    • 📚Bibliografía
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  1. Tema 2: Control de integridad de los datos
  2. Detección y tratamiento de datos atípicos (multivariante)

Ejercicio II

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Con la misma base de datos ozone de R comprueba si hay datos atípicos de forma multivariante

data <- read.csv("ozone.csv")  # import data
9KB
ozone.csv