要排除误报或漏报的情况，可以采取以下方法：
建立可靠的数据源：确保数据来源的准确性和完整性，避免因为数据质量问题导致误报或漏报的情况发生。
制定明确的数据处理流程：建立详细的数据处理流程和标准操作规程，明确责任人和操作步骤，确保数据处理的准确性和一致性。
实施数据分析技术：利用数据分析技术如数据挖掘、机器学习等方法对数据进行深入分析，发现潜在的误报或漏报问题。
建立预警机制：建立实时监测系统和预警机制，及时发现数据异常情况并进行处理，避免误报或漏报对决策带来影响。
定期进行数据验证：定期对数据进行验证和核对，检查数据的准确性和完整性，及时发现和纠正误报或漏报情况。
通过以上方法的综合运用，可以有效排除误报或漏报的情况，保障数据的准确性和可靠性。