Vinicius, A função subset é bem flexível e permite elevado nível de customização. Geralmente uso ela para crítica dos dados, antecedendo análises. Não seria interessante para você? Por exemplo: # gerando um data.frame com outliers Idade <- c(NA, -10, rnorm(1e2, m=30, sd=2), 150) Tempo <- c(rnorm(1e2, m=10, sd=1), NA, -50, 1e3) dad <- data.frame(Idade, Tempo) str(dad) # verificar outliers boxplot(dad, range=2.5) # remoção de todas as linhas contendo NA dadf <- na.omit(dad) # remoção das linhas de forma mais criteriosa dadf <- subset(dadf, Idade < 2.5*(median(dadf[, 1])) & Idade > 0 & Tempo < 2.5*(median(dadf[, 2])) & Tempo > 0) str(dadf) boxplot(dadf, range=2.5) # verificar remoção de outiliers Usei 2.5*mediana apenas por simpicidade didática. Você poderia usar um critério mais consistente, por exemplo, um múltiplo (1.5 a 2.5) da distância interquartílica. Veja com calcular os quatis no R coma função quantile:
?quantile
Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 25 de julho de 2011 10:45, Vinicius Brito Rocha <viniciusbritor@gmail.com> escreveu:
Srs,
tenho uma data.frame onde preciso realizar um filtro do mesmo, a partir de uma das variáveis categóricas. Porém tenho uma lista de restrições dessa variável à filtrar. Escrever uma a uma cada restrição dará muito trabalho.
Alguém sabe como posso fazer isso de forma mais inteligente?
Abs
-- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional
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"Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
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