Iteratiivinen poikkeavien havaintojen tunnistamisen menetelmä. Aluksi valitaan aineistosta osajoukko, joka ei sisällä poikkeavia havaintoja, ja sen perusteella estimoidaan malli kiinnostaville muuttujille. Estimoituja tunnuslukuja (esim. keskiarvo, varianssi) käytetään laskemaan muuttujien arvojen etäisyys osajoukon keskukseen (esim. Mahalanobiksen etäisyys). Alkuperäinen osajoukko määritellään uudelleen: kaikki keskuksen tietyssä ympäristössä olevat havainnot ovat virheettömiä. Tätä toistetaan, kunnes kaikki joukon ulkopuolella olevat havainnot on tunnistettu poikkeaviksi havainnoiksi. Ks. Satunnaisvirheiden automaattinen paikantaminen.