我有一个包含3个变量的167个观察数据集。我正在尝试使用强大的Mahalanobis距离来评估和消除多变量异常值。为此，我一直在使用Moutlier包中的chemometrics函数。
我对R很新，所以我有一些问题：
这是我的代码：
data<-isotopes
x=data[,c(3:5)] #columns 3-5 contain the data I need to assess
require(robustbase)
res <- Moutlier(data[,c(3:5)] ,quantile=0.975,plot=TRUE)
res
which(res$rd>res$cutoff)
1）之前是否有人使用过此代码，我是否正确完成了此操作？
2）在执行此功能之前是否需要标准化数据，还是无关紧要？
3）使用which函数后，结果为：
# [1] 13 28 29 47 79 84 89 91 104 128 153 154
这是否意味着这些数字对应于观察＃13，＃28，＃29等？ 对于所有3个变量，那些是我要删除的异常值？
非常感谢能够提供帮助的任何人......