Mõnikord satub mõõtmistulemuste hulka üks või mitu ilmselgelt vale mõõdist ehk ekset, näiteks häirete tõttu mõõteriista töös. Kui viga on piisavalt suur, siis sellised andmepunktid on koheselt graafikul tuvastatavad:
Sellegipoolest, kui suurem osa mõõdiseid on õiged, saame esimeses lähenduses teostada andmetega vajaliku operatsiooni, näiteks arvutada aritmeetilise keskmise või sobitada füüsikalise mudeli:
See võimaldab iga mõõdise jaoks arvutada hälbe keskväärtusest või mudelist, nii et kõik eksed tulevad selgelt esile:
Nüüd tuleb defineerida maksimaalne lubatav viga ja vastavalt filtreerida kõik õiged mõõdised algmassiivist:
maks_lubatud_viga = 0.03
õiged = abs(teoreetiline - mõõdetud) < maks_lubatud_viga
aeg = aeg[õiged]
mõõdetud = mõõdetud[õiged]Kui eksed vaid vaevu eristuvad õigetest mõõdistest, siis mõistlikku vea piiri saab hinnata statistiliselt. Selleks võib võtta näiteks 3 ruuthälvet:
maks_lubatud_viga = 3 * np.sqrt(np.mean((teoreetiline - mõõdetud)**2))Viimaks tuleb korrata andmetöötlust filtreeritud andmete peal:
