检测平行样品中的离群样（Outlier）是数据分析中的一个常见问题，以下是一些常用的方法：
1. 箱线图（Boxplot）：
箱线图可以直观地展示数据的分布情况，离群样通常位于箱线图的须部（whiskers）之外。
箱线图的计算方法通常是基于四分位数（Q1、Q2、Q3），离群样一般定义为低于 Q1 1.5 IQR 或高于 Q3 + 1.5 IQR 的数据点，其中 IQR 是四分位距。
2. 标准差法：
计算每个数据点与平均值的差，然后乘以标准差。
通常，如果一个数据点的差值超过平均值加减 2 到 3 个标准差，则可以视为离群样。
3. Z-分数法：
Z-分数表示数据点与平均值的相对位置。
如果一个数据点的 Z-分数绝对值超过 2 或 3，可以视为离群样。
4. 异常值检测算法：
使用机器学习算法，如孤立森林（Isolation Forest）或局部异常因子（LOF）算法，来识别离群样。
这些算法可以处理高维数据，并且对噪声和离群样有较好的鲁棒性。
5. 统计检验：
使用统计检验，如 Grubbs 检验或 Dixon 检验，来检测单个离群样。
这些检验基于特定的假设和计算方法，通常适用于小样本数据。
6. 聚类分析：
使用聚类算法，如 K-均值或 DBSCAN，将数据点分为几个簇。
离群样通常位于簇的边缘或单独的簇中。
7. 数据可视化：
使用散点图或其他数据可视化方法，观察数据点的分布情况。
有时候，离群样可以通过视觉直观地识别出来。
选择哪种方法取决于数据的性质、样本大小和具体应用场景。在实际操作中，可能需要结合多种方法来更准确地识别离群样。
