在R语言中，可以使用以下方法找出异常值并删除：
首先，使用boxplot函数绘制数据的箱线图，然后通过判断数据是否落在上下限之外来确定异常值的存在。可以使用如下代码实现：
# 创建一个数据向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)
# 创建一个箱线图
boxplot(data)
# 找出异常值
outliers <- boxplot(data)$out
# 删除异常值
data <- data[!data %in% outliers]
使用3σ原则，首先计算数据的平均值和标准差，然后将数据中与平均值的距离大于3倍标准差的值视为异常值。可以使用如下代码实现：
# 创建一个数据向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)
# 找出异常值
mean_val <- mean(data)
sd_val <- sd(data)
outliers <- data[abs(data - mean_val) > 3 * sd_val]
# 删除异常值
data <- data[!data %in% outliers]
请注意，在实际数据分析中，选择何种方法来找出和删除异常值取决于具体的数据特点和分析目的。
