与线性回归一样，非线性回归也假设数据在理想曲线周围的分布服从高斯分布或正态分布。异常值可能会违反这一假设，从而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，关键步骤是使用一种稳健方法拟合曲线，该方法的设计旨在确保异常值不会对曲线产生太大影响。了解稳健非线性回归。
