In der
Statistik spricht man von einem
Ausreißer, wenn ein
Messwert oder Befund nicht in eine erwartete
Messreihe passt oder allgemein nicht den Erwartungen entspricht. Die „Erwartung“ wird meistens als
Streuungsbereich um den
Erwartungswert herum definiert, in dem die meisten aller Messwerte zu liegen kommen, z. B. der
Quantilabstand Q
75 – Q
25. Werte, die weiter als das 1,5-fache des Quartilabstandes außerhalb dieses Intervalls liegen, werden (meist willkürlich) als Ausreißer bezeichnet. Im
Boxplot werden besonders hohe Ausreißer gesondert dargestellt. Die
robuste Statistik beschäftigt sich mit der Ausreißerproblematik. Auch im
Data-Mining beschäftigt man sich mit der Erkennung von Ausreißern.