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#. Título: Remoção de outliers de data.frame com duas variáveis numéricas,
#.         com estrutura de covariância e NAs
#. Autor : José Cláudio Faria/UESC/DCET
# Curso : Introdução à estatística
# Data  : 2024-05-03 14:15:22
# Objetivos:
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# a) Remoção automática de outliers e NAs de dados com estrutura de covariância
# b) Estender o conceito de programação em R
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#. Função
remove_outlier_grupos <- function(x,
                                  type=2)
{
  # Remover NAs
  x <- na.omit(x)

  while(1)
  {
    # Quartis
    qt.Y1 <- quantile(x[,1],
                      type=type)[2:4]

    qt.Y2 <- quantile(x[,2],
                      type=type)[2:4]

    # Distâncias interquartílicas - iqr
    iqr.Y1 <- qt.Y1[3] - qt.Y1[1]
    iqr.Y2 <- qt.Y2[3] - qt.Y2[1]

    # Identificação de outliers
    out <- subset(x,
                  sub=x[1] >= qt.Y1[3] + 1.5 * iqr.Y1 |
                      x[1] <= qt.Y1[1] - 1.5 * iqr.Y1 |
                      x[1] < 0
                      |
                      x[2] >= qt.Y2[3] + 1.5 * iqr.Y2 |
                      x[2] <= qt.Y2[1] - 1.5 * iqr.Y2 |
                      x[2] < 0)

    # Condição de saída
    if (dim(out)[1] == 0)
      return(x)

    # Remoção de outliers
    x <- subset(x,
                sub=x[1] < qt.Y1[3] + 1.5 * iqr.Y1 &
                    x[1] > qt.Y1[1] - 1.5 * iqr.Y1 &
                    x[1] >= 0
                    &
                    x[2] < qt.Y2[3] + 1.5 * iqr.Y2 &
                    x[2] > qt.Y2[1] - 1.5 * iqr.Y2 &
                    x[2] >= 0)
  }
}