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.