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...dif = time ) x <- boxplot(time.without.outs$TimeDiff,range= 1.5) # Quita los outliers que se van más de 1.5 rangos itercuartilicios. Puedes poner otro criterio pero este es el habitual time.without.outs$out.rg <- F time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg <- T # Localizamos los outliers con la condición elegida time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg <- time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg,]$TimeDiff.without.out.rg <- NA # Borramos los outliers #--------------------------------------------------------------------- # Si supon...

...Diff,range= 1.5) # Quita los outliers >> que se van más de 1.5 rangos itercuartilicios. Puedes poner otro criterio >> pero este es el habitual >> >> time.without.outs$out.rg <- F >> time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg <- T # >> Localizamos los outliers con la condición elegida >> >> time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg <- time.without.outs$TimeDiff >> time.without.outs[ time.without.outs$out.rg,]$TimeDiff.without.out.rg <- >> NA # Borramos los outliers >> >> #----------------------------...