Um Ausreißer in RStudio zu entfernen, kannst du verschiedene Methoden anwenden. Eine gängige Methode ist die Verwendung der `dplyr`-Bibliothek zusammen mit der `filter`-Funktion. Hier ist ein Beispiel, wie du dies tun kannst: 1. **Installiere und lade die notwendigen Bibliotheken:** ```R install.packages("dplyr") library(dplyr) ``` 2. **Lade deine Daten:** ```R data <- read.csv("deine_datei.csv") ``` 3. **Identifiziere und entferne Ausreißer:** Eine einfache Methode, um Ausreißer zu identifizieren, ist die Verwendung des Interquartilsabstands (IQR). Hier ist ein Beispiel, wie du dies für eine bestimmte Variable `variable_name` tun kannst: ```R Q1 <- quantile(data$variable_name, 0.25) Q3 <- quantile(data$variable_name, 0.75) IQR <- Q3 - Q1 # Definiere die Grenzen für Ausreißer lower_bound <- Q1 - 1.5 * IQR upper_bound <- Q3 + 1.5 * IQR # Filtere die Daten, um Ausreißer zu entfernen data_clean <- data %>% filter(variable_name >= lower_bound & variable_name <= upper_bound) ``` 4. **Überprüfe die bereinigten Daten:** ```R summary(data_clean) ``` Diese Methode entfernt Ausreißer basierend auf dem IQR. Es gibt auch andere Methoden, wie z.B. die Z-Score-Methode oder spezialisierte Pakete wie `outliers`, die du je nach Bedarf verwenden kannst.