在R语言中，可以使用以下方法删除异常值：
1.使用箱线图方法: 可以使用箱线图来识别和删除异常值。根据箱线图的原理，异常值可以定义为超出上方（Q3 + 1.5 * IQR）或下方（Q1 - 1.5 * IQR）的点。可以使用以下代码删除异常值：
# 创建一个向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)
# 计算四分位数和IQR
Q1 <- quantile(data, 0.25)
Q3 <- quantile(data, 0.75)
IQR <- Q3 - Q1
# 定义上下边界
upper_bound <- Q3 + 1.5 * IQR
lower_bound <- Q1 - 1.5 * IQR
# 删除异常值
data_filtered <- data[data >= lower_bound & data <= upper_bound]
2.使用标准差方法: 可以使用标准差方法来识别和删除异常值。可以根据均值和标准差定义异常值，超出（均值 ± n * 标准差）的值可以被视为异常值。可以使用以下代码删除异常值：
# 创建一个向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)
# 计算均值和标准差
mean <- mean(data)
sd <- sd(data)
# 定义上下边界
upper_bound <- mean + 2 * sd
lower_bound <- mean - 2 * sd
# 删除异常值
data_filtered <- data[data >= lower_bound & data <= upper_bound]
请注意，这些方法只是一种常见的处理异常值的方式，具体使用哪种方法取决于你的数据和分析目的。另外，需要谨慎使用异常值删除方法，因为删除异常值可能会导致数据丢失或数据集偏离原始分布。最好在删除异常值之前进行数据分析和可视化，以了解异常值是否真正存在。