さまざまな分布のデータに対して一貫した性能を持つ記述統計は，外れ値の影響を受けにくいため，ロバストであると見なされる．これらの推定器は通常順序統計量で，またはデータの特定の目的関数を最適化することで定義される．

Wolfram言語は，場所，分散，形状の特性化を含むさまざまな適用分野のための種々のロバストな推定器を提供している．これらは外れ値の検出やパラメトリック推定に便利である．

ロバストな場所測定

Median  ▪  Commonest  ▪  TrimmedMean  ▪  WinsorizedMean  ▪  SpatialMedian  ▪  CentralFeature  ▪  BiweightLocation

ロバストな分散測定

TrimmedVariance  ▪  WinsorizedVariance  ▪  MedianDeviation  ▪  InterquartileRange  ▪  QuartileDeviation   ▪  QnDispersion   ▪  SnDispersion   ▪  BiweightMidvariance

ロバストな形状測定

QuartileSkewness  ▪  EstimatedDistribution  ▪  FindDistributionParameters

その他の統計

Min  ▪  Max  ▪  MinMax  ▪  Sort  ▪  Ordering  ▪  RankedMin  ▪  RankedMax  ▪  Quantile  ▪  Quartiles  ▪  TakeLargest  ▪  TakeSmallest