非线性回归与线性回归一样，都假设数据在理想曲线周围的散布服从高斯分布或正态分布。异常值可能会违反这一假设，并导致非线性回归结果失效。为处理异常值，Prism 提供了稳健回归和自动异常值剔除功能。
•去除异常值必须谨慎使用。在许多情况下应避免这样做。
•一旦识别出异常值，请谨慎将其从图表和分析中移除。异常值并不总是“坏”数据点。
•Prism 采用由 GraphPad Software 开发的异常值剔除方法——ROUT 法。了解其工作原理。
•在识别异常值时，第一步是使用一种鲁棒方法拟合曲线，该方法的设计旨在确保异常值不会对曲线产生太大影响。了解鲁棒非线性回归。
