异常值检测在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。本文将介绍使用R语言进行异常值检测的方法，并提供相应的源代码实现。

异常值检测在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。本文将介绍使用R语言进行异常值检测的方法，并提供相应的源代码实现。

异常值是指在数据集中与其他观测值显著不同的数值。这些异常值可能是由于数据提取或记录错误、传感器故障、罕见事件或其他未知因素引起的。异常值的存在可能会对数据分析和模型建立产生负面影响，因此需要进行标识和处理。

R语言提供了多种方法进行异常值检测。接下来，我们将介绍几种常用的方法，并提供相应的代码实现。

1. 标准差法：
   标准差法基于数据的标准差来判断异常值。当一个观测值与均值的差异超过3倍标准差时，被认为是异常值。

# 使用标准差法进行异常值检测
outliers_sd <- function(data, threshold = 3) {
  mean_val <- mean(data)
  sd_val <- sd(data)
  cutoff <- mean_val + threshold * sd_val
  outliers <- data[data > cutoff]
  return(outliers)
}

# 调用函数并打印异常值
data <- c(1, 2, 3, 4, 100)
outliers <- outliers_sd(data)
print(outliers)

2. 箱线图法：
   箱线图法利用数据的四分位数范围来检测异常值。根据箱线图的定义，超过上下四分位数1.5倍或3倍四分位距的观测值被认为是异常值。