Методы для выявления аномалий (выбросов) в данных отличаются по своей точности и скорости вычислений. Одним из наиболее точных методов при выявлении множественных аномалий является метод Граббса (Grubbs' Test), который замечательно подходит для данных, которые подчиняются нормальному распределению. Однако, метод Граббса имеет некоторые недостатки, в том числе, он уступает по скорости вычислений другим методам. В то же время, метод IQR (Interquartile Range) является более быстрым методом, но он менее точен при выявлении множественных аномалий, особенно если данные не подчиняются нормальному распределению. Также существуют методы GESD (Generalized Extreme Studentized Deviate) и тест Диксона (Dixon's Test), которые обеспечивают баланс между точностью и скоростью вычислений. При выборе метода для выявления аномалий необходимо учитывать не только точность, но и особенности конкретных данных и постановку задачи. Если важнее точность, можно выбрать метод Граббса или GESD, но при этом следует учесть, что время выполнения будет заметно больше. Если же важна скорость вычислений, то стоит рассмотреть метод IQR или тест Диксона, но следует помнить о возможной потере точности при выявлении множественных аномалий. Таким образом, ответ на вопрос – метод Граббса (grubbs.test()) обладает наилучшими характеристиками по точности выявления множественных аномалий (выбросов) в данных, но уступает по скорости вычислений, поэтому для выбора метода следует учитывать баланс между точностью и скоростью в конкретной задаче.