Суточные данные работы скважин часто содержат резко выделяющиеся значения (выбросы), которые способны значительно повлиять на результаты статистического анализа, например, при построении линейного тренда. Показано, что стандартный МНК очень чувствителен к выбросам в данных, что приводит в ряде случаев к искажению линейного тренда и неправильной оценке изменения показателя за интересуемый период. Предложено использовать робастные методы оценивания параметров тренда, чтобы повысить помехоустойчивость и эффективность получаемых оценок.