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Funzioni per outlier e NaN
Rilevamento e rimozione di outlier
Gli outlier sono punti dati apparentemente non corretti, perché presentano un comportamento molto diverso da quello previsto per i dati. In genere, è consigliabile rimuovere gli outlier prima di eseguire l'adattamento dei dati, poiché potrebbero falsare le statistiche e le curve adattate.
Grubbs, GrubbsClassic, ThreeSigma, trim - Eseguono il rilevamento degli outlier utilizzando il metodo di Grubbs o il metodo ThreeSigma e rimuovono gli outlier dagli insiemi di dati.
Rilevamento e rimozione di NaN
markNaN, matchNaN, filterNaN - Consentono di identificare i dati come NaN e di rimuoverli dagli insiemi di dati.