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在計算方差時，如果數據集中存在缺失值或異常值，需要進行適當的處理。以下是幾種常見的處理方法：
1. 刪除缺失值或異常值：如果數據集中的缺失值或異常值數量較少，可以考慮直接刪除這些數據。但是需要注意，刪除數據可能會導致樣本量減少，從而影響方差的準確性。
2. 替代缺失值或異常值：可以使用均值、中位數或眾數等統計量來替代缺失值或異常值。這種方法適用于數據集中缺失值或異常值較少的情況。
3. 插值法：對于缺失值，可以使用插值法來估計其值。常見的插值方法包括線性插值、多項式插值、樣條插值等。
4. 異常值處理：對于異常值，可以考慮將其替換為數據集的上下限或截斷值。也可以使用統計方法，如箱線圖或Z分數來識別和處理異常值。

需要根據具體情況選擇合適的處理方法，并在進行方差計算之前對數據集進行預處理。確保數據的準確性和可靠性。