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在计算方差时，如果数据集中存在缺失值或异常值，需要进行适当的处理。以下是几种常见的处理方法：
1. 删除缺失值或异常值：如果数据集中的缺失值或异常值数量较少，可以考虑直接删除这些数据。但是需要注意，删除数据可能会导致样本量减少，从而影响方差的准确性。
2. 替代缺失值或异常值：可以使用均值、中位数或众数等统计量来替代缺失值或异常值。这种方法适用于数据集中缺失值或异常值较少的情况。
3. 插值法：对于缺失值，可以使用插值法来估计其值。常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
4. 异常值处理：对于异常值，可以考虑将其替换为数据集的上下限或截断值。也可以使用统计方法，如箱线图或Z分数来识别和处理异常值。

需要根据具体情况选择合适的处理方法，并在进行方差计算之前对数据集进行预处理。确保数据的准确性和可靠性。