R : Copyright 2005, The R Foundation for Statistical Computing
Version 2.1.1  (2005-06-20), ISBN 3-900051-07-0

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> ### * <HEADER>
> ###
> attach(NULL, name = "CheckExEnv")
> assign(".CheckExEnv", as.environment(2), pos = length(search())) # base
> ## add some hooks to label plot pages for base and grid graphics
> setHook("plot.new", ".newplot.hook")
> setHook("persp", ".newplot.hook")
> setHook("grid.newpage", ".gridplot.hook")
> 
> assign("cleanEx",
+        function(env = .GlobalEnv) {
+ 	   rm(list = ls(envir = env, all.names = TRUE), envir = env)
+            RNGkind("default", "default")
+ 	   set.seed(1)
+    	   options(warn = 1)
+ 	   delayedAssign("T", stop("T used instead of TRUE"),
+ 		  assign.env = .CheckExEnv)
+ 	   delayedAssign("F", stop("F used instead of FALSE"),
+ 		  assign.env = .CheckExEnv)
+ 	   sch <- search()
+ 	   newitems <- sch[! sch %in% .oldSearch]
+ 	   for(item in rev(newitems))
+                eval(substitute(detach(item), list(item=item)))
+ 	   missitems <- .oldSearch[! .oldSearch %in% sch]
+ 	   if(length(missitems))
+ 	       warning("items ", paste(missitems, collapse=", "),
+ 		       " have been removed from the search path")
+        },
+        env = .CheckExEnv)
> assign("..nameEx", "__{must remake R-ex/*.R}__", env = .CheckExEnv) # for now
> assign("ptime", proc.time(), env = .CheckExEnv)
> grDevices::postscript("mvoutlier-Examples.ps")
> assign("par.postscript", graphics::par(no.readonly = TRUE), env = .CheckExEnv)
> options(contrasts = c(unordered = "contr.treatment", ordered = "contr.poly"))
> options(warn = 1)    
> library('mvoutlier')
Loading required package: rrcov
Scalable Robust Estimators with High Breakdown Point (version 0.2-7)
> 
> assign(".oldSearch", search(), env = .CheckExEnv)
> assign(".oldNS", loadedNamespaces(), env = .CheckExEnv)
> cleanEx(); ..nameEx <- "aq.plot"
> 
> ### * aq.plot
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: aq.plot
> ### Title: Adjusted Quantile Plot
> ### Aliases: aq.plot
> ### Keywords: dplot
> 
> ### ** Examples
> 
> # create data:
> x <- cbind(rnorm(100), rnorm(100), rnorm(100))
> y <- cbind(rnorm(10, 5, 1), rnorm(10, 5, 1), rnorm(10, 5, 1))
> z <- rbind(x,y)
> # execute:
> aq.plot(z, alpha=0.1)
Warning in princomp.default(x, covmat = covr) : 
	 both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
Projection to the first and second robust principal components.
Proportion of total variation (explained variance): 0.7200019
$outliers
  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [49] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [61] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [73] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [97] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[109]  TRUE  TRUE

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "arw"
> 
> ### * arw
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: arw
> ### Title: Adaptive reweighted estimator for multivariate location and
> ###   scatter
> ### Aliases: arw
> ### Keywords: dplot
> 
> ### ** Examples
> 
> x <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))
> arw(x, apply(x,2,mean), cov(x))
$m
[1]  0.10888737 -0.03780808

$c
              [,1]          [,2]
[1,]  0.7986944688 -0.0008469246
[2,] -0.0008469246  0.9083569888

$cn
[1] Inf

$w
  [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
 [16] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
 [31] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
 [46] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
 [61] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
 [76] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
 [91] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "bhorizon"
> 
> ### * bhorizon
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: bhorizon
> ### Title: B-horizon of the Kola Data
> ### Aliases: bhorizon
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> data(bhorizon)
> # classical versus robust correlation
> cor.plot(log(bhorizon[,"Al"]), log(bhorizon[,"Na"]))
$cor.cla
[1] 0.4882126

$cor.rob
[1] 0.2671704

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "bssbot"
> 
> ### * bssbot
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: bssbot
> ### Title: Bottom Layer of the BSS Data
> ### Aliases: bssbot
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> data(bssbot)
> # classical versus robust correlation
> cor.plot(log(bssbot[, "Al2O3_B"]), log(bssbot[, "Na2O_B"]))
$cor.cla
[1] 0.8856618

$cor.rob
[1] 0.473915

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "bsstop"
> 
> ### * bsstop
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: bsstop
> ### Title: Top Layer of the BSS Data
> ### Aliases: bsstop
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> data(bsstop)
> # classical versus robust correlation
> cor.plot(log(bsstop[, "Al2O3_T"]), log(bsstop[, "Na2O_T"]))
$cor.cla
[1] 0.8806176

$cor.rob
[1] 0.7555283

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "chisq.plot"
> 
> ### * chisq.plot
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: chisq.plot
> ### Title: Chi-Square Plot
> ### Aliases: chisq.plot
> ### Keywords: dplot
> 
> ### ** Examples
> 
> data(humus)
> chisq.plot(log(humus[,c("Co","Cu","Ni")]))
Hit <Return> to see next plot: # The identifieObservations left out:
75
Observations left out:
75 28
Observations left out:
75 28 67
Observations left out:
75 28 67 35
Hit <Return> to see next plot: d outliers are Observations left out:
75 28 67 35 87
Observations left out:
75 28 67 35 87 613
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173
Hit <Return> to see next plot: in object "outlObservations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115
Hit <Return> to see next plot: iers"
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311
Hit <Return> to see next plot: 
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144
Hit <Return> to see next plot: 
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257
Hit <Return> to see next plot: 
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51
Hit <Return> to see next plot: cleanEx(); ..naObservations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589
Hit <Return> to see next plot: meEx <- "chorizObservations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31
Hit <Return> to see next plot: on"
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468
Hit <Return> to see next plot: 
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276
Hit <Return> to see next plot: ### * chorizon
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276 232
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276 232 487
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276 232 487 262
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276 232 487 262 425
Hit <Return> to see next plot: 
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276 232 487 262 425 423
Observations left out:
75 28 67 35 87 613 449 173 116 383 567 115 90 188 161 311 334 164 478 144 586 548 431 257 197 145 409 51 49 556 170 589 258 326 178 31 156 290 535 468 492 92 448 276 232 487 262 425 423 201
Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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Observations left out:
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> # Identify multivariate outliers for Co-Cu-Ni in humus layer of Kola data:
> data(humus)
> dd.plot(log(humus[,c("Co","Cu","Ni")]))
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 1.1435808  1.4225767  1.0034740  1.1512166  1.4101608  1.8495069  1.8251389 
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 1.6229977  1.0603079  1.4174285  0.9052553  1.8358299  3.8542724  0.9804765 
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 2.8790761  1.2579853  2.6896837  3.1591959  1.7746121  0.6349322  2.1877276 
       477        478        479        480        481        482        483 
 1.8129501  5.3295287  1.8188963  2.7318557  1.5566019  1.5728235  2.9207087 
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 2.0231010  1.8633238  3.9021935  1.2882143  0.8261671  0.6545649  1.8306891 
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 1.3869532  2.4262753  1.3105784  0.9447307  0.5841703  1.2212124  1.1173602 
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 1.3806107  1.3394333  2.2699300  1.4967181  4.9235388  1.6152683  2.1301457 
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 0.5895272  1.2850476  1.5487553  0.5129934  1.6158424  1.0267402  1.1516032 
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 1.9074306  1.1670662  2.1917605  8.2539911  2.9374425  2.0574420  2.7446953 
       617 
 2.0242713 

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "humus"
> 
> ### * humus
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: humus
> ### Title: Humus Layer (O-horizon) of the Kola Data
> ### Aliases: humus
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> data(humus)
> # classical versus robust correlation:
> cor.plot(log(humus[,"Al"]), log(humus[,"Na"]))
$cor.cla
[1] 0.01572418

$cor.rob
[1] 0.0775592

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "kola.background"
> 
> ### * kola.background
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: kola.background
> ### Title: kola.background
> ### Aliases: kola.background
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> example(map.plot)

mp.plt> data(humus)

mp.plt> xy <- humus[, c("XCOO", "YCOO")]

mp.plt> myhumus <- log(humus[, c("As", "Cd", "Co", "Cu", "Mg", 
    "Pb", "Zn")])

mp.plt> map.plot(xy, myhumus, symb = TRUE)
$outliers
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11.022221 

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "map.plot"
> 
> ### * map.plot
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: map.plot
> ### Title: Plot Multivariate Outliers in a Map
> ### Aliases: map.plot
> ### Keywords: dplot
> 
> ### ** Examples
> 
> data(humus) # Load humus data
> xy <- humus[,c("XCOO","YCOO")] # X and Y Coordinates
> myhumus <- log(humus[, c("As", "Cd", "Co", "Cu", "Mg", "Pb", "Zn")])
> map.plot(xy, myhumus, symb=TRUE)
$outliers
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      617 
11.022221 

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "moss"
> 
> ### * moss
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: moss
> ### Title: Moss Layer of the Kola Data
> ### Aliases: moss
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> data(moss)
> # classical versus robust correlation:
> cor.plot(log(moss[,"Al"]), log(moss[,"Na"]))
$cor.cla
[1] 0.2642646

$cor.rob
[1] 0.1762208

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "pkb"
> 
> ### * pkb
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: pkb
> ### Title: Kola background Plot
> ### Aliases: pkb
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> example(map.plot)

mp.plt> data(humus)

mp.plt> xy <- humus[, c("XCOO", "YCOO")]

mp.plt> myhumus <- log(humus[, c("As", "Cd", "Co", "Cu", "Mg", 
    "Pb", "Zn")])

mp.plt> map.plot(xy, myhumus, symb = TRUE)
$outliers
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 9.090972 10.287975  9.922871  8.373349 10.311314  8.814409  9.053837  7.937971 
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 8.960872  8.826065  9.991778 10.718160  8.105568  9.455205  9.238003  9.058048 
      529       530       531       532       533       534       535       536 
 9.651025  8.795601  8.745416  9.751880  8.512548  7.925609 10.953879  9.404072 
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 9.608768 10.329487  8.717701 10.141494 10.734629  8.344896 12.430417  9.746952 
      545       546       547       548       549       550       551       552 
10.929991  8.441131  9.679103 12.641752  8.850487  8.076786 10.328368  9.844767 
      553       554       555       556       557       558       559       560 
 9.135937 10.397829 11.024895  8.038567 10.192996 12.182481  9.190358 12.152018 
      561       562       563       564       565       566       567       568 
 9.341504 10.609429  9.934406  7.638116  7.676991  9.624544 15.846881 10.626814 
      569       570       571       572       573       574       575       576 
 8.856966 10.987633  9.000799 10.128749 11.926897 11.293005  9.953820  9.787224 
      577       578       579       580       581       582       583       584 
10.828214  9.932138  9.445964 12.603132 10.433033 10.621477  8.157944 11.322254 
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 9.475193 12.815248  9.939320 10.793786 13.029898  9.700654 10.469621 10.796760 
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10.889065  9.298005  9.427583  8.462440  8.029292  8.931948  9.363467  8.556474 
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10.651265  9.349132  9.007963  8.713379  8.118796 10.280407  9.722678  9.187471 
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      617 
11.022221 

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "symbol.plot"
> 
> ### * symbol.plot
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: symbol.plot
> ### Title: Symbol Plot
> ### Aliases: symbol.plot
> ### Keywords: dplot
> 
> ### ** Examples
> 
> # create data:
> x <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))
> y <- cbind(rnorm(10, 5, 1), rnorm(10, 5, 1))
> z <- rbind(x,y)
> # execute:
> symbol.plot(z, quan=0.75)
$outliers
  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [49] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [61] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [73] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [97] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[109]  TRUE  TRUE

$md
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  [8] 1.0476133 0.5886631 1.6004582 1.4519144 0.4676859 1.4990308 2.3016567
 [15] 0.9885259 0.3526685 0.2814764 0.8314334 0.8364294 0.4828196 0.8854171
 [22] 1.4035716 0.1627659 2.0213402 0.4943506 0.6947251 0.2565217 1.5186077
 [29] 0.8099548 0.3934586 1.2048334 0.5370366 0.5792130 1.3439863 1.4615744
 [36] 1.4422697 0.5389902 0.4709363 1.1015947 0.6292271 1.7122053 1.1484611
 [43] 1.5714896 0.5764228 1.2385705 1.0149444 1.9315436 0.6361580 1.1456018
 [50] 1.6237752 0.5206474 0.6932600 0.3369901 1.4369826 1.8234365 2.0269004
 [57] 1.0411298 1.2274017 1.2918336 1.7348764 2.2437089 0.2304544 1.1356039
 [64] 0.8367070 0.9729998 2.0243448 1.8504858 1.8056733 0.1050907 1.9964974
 [71] 2.1441653 0.7976441 0.6573795 1.0033499 1.3370744 0.1755302 0.9136278
 [78] 1.9075600 0.9607838 1.3078137 1.2582837 0.9502230 1.0540457 2.0316140
 [85] 0.6868049 0.2413305 1.6365456 0.7676116 0.4335628 0.8149423 0.6388270
 [92] 1.1288336 1.1882624 0.9677672 1.7688309 1.0076229 1.8836353 1.0993456
 [99] 1.3441857 0.6398951 6.7313752 8.0181034 7.5040031 5.4935860 5.9840459
[106] 9.2458185 6.8389715 6.2409597 6.9465889 6.8752395

> 
> 
> 
> cleanEx(); ..nameEx <- "uni.plot"
> 
> ### * uni.plot
> 
> flush(stderr()); flush(stdout())
> 
> ### Name: uni.plot
> ### Title: Univariate Presentation of Multivariate Outliers
> ### Aliases: uni.plot
> ### Keywords: dplot
> 
> ### ** Examples
> 
> data(swiss)
> uni.plot(swiss)
$outliers
  Courtelary     Delemont Franches-Mnt      Moutier   Neuveville   Porrentruy 
       FALSE         TRUE         TRUE         TRUE        FALSE         TRUE 
       Broye        Glane      Gruyere       Sarine      Veveyse        Aigle 
        TRUE         TRUE         TRUE         TRUE         TRUE        FALSE 
     Aubonne     Avenches     Cossonay    Echallens     Grandson     Lausanne 
       FALSE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE 
   La Vallee       Lavaux       Morges       Moudon        Nyone         Orbe 
       FALSE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE 
        Oron      Payerne Paysd'enhaut        Rolle        Vevey      Yverdon 
       FALSE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE 
     Conthey    Entremont       Herens     Martigwy      Monthey   St Maurice 
        TRUE         TRUE         TRUE         TRUE         TRUE         TRUE 
      Sierre         Sion       Boudry La Chauxdfnd     Le Locle    Neuchatel 
        TRUE         TRUE        FALSE        FALSE        FALSE        FALSE 
  Val de Ruz ValdeTravers V. De Geneve  Rive Droite  Rive Gauche 
       FALSE        FALSE         TRUE         TRUE         TRUE 

$md
  Courtelary     Delemont Franches-Mnt      Moutier   Neuveville   Porrentruy 
    1.961199    12.713474    14.748638     5.315504     1.669364    12.580456 
       Broye        Glane      Gruyere       Sarine      Veveyse        Aigle 
   13.531733    14.565942    14.491858    12.945777    14.430123     1.432450 
     Aubonne     Avenches     Cossonay    Echallens     Grandson     Lausanne 
    0.981090     1.349687     1.650343     2.937212     1.028062     2.307732 
   La Vallee       Lavaux       Morges       Moudon        Nyone         Orbe 
    2.604040     1.354927     1.101119     1.841005     1.582415     1.457752 
        Oron      Payerne Paysd'enhaut        Rolle        Vevey      Yverdon 
    1.178094     1.272747     1.927878     1.406454     1.759555     1.522084 
     Conthey    Entremont       Herens     Martigwy      Monthey   St Maurice 
   16.074779    14.912370    15.603100    14.588219    14.825212    14.819010 
      Sierre         Sion       Boudry La Chauxdfnd     Le Locle    Neuchatel 
   16.807872    14.828091     1.491753     2.046051     1.444388     2.542472 
  Val de Ruz ValdeTravers V. De Geneve  Rive Droite  Rive Gauche 
    1.341814     1.768397     6.509464     7.630108     7.946740 

> #
> # Geostatistical data:
> data(humus) # Load humus data
> uni.plot(log(humus[, c("As", "Cd", "Co", "Cu", "Mg", "Pb", "Zn")]),symb=TRUE)
$outliers
    1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13 
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FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE 
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