Elimination d'outliers

Bonjour,

je suis étudiant en master de géologie et, dans le cadre d'un stage en laboratoire, je suis amené à traiter des données (jusque là, tout va bien !). Je vais vous présenter un peu le contexte, ce serra ensuite plus simple d'expliquer mes attentes :

J'ai une 20ène d'échantillons et sur chacun d'eux j'ai une 15ène de mesures de la température maximale subit par l'échantillon. Certaines de ces mesures correspondent à une phase antérieur de chauffe et donc ne m'intéresse pas. Je suis capable de détecter ces points puisqu'ils sont toujours plus chaud que la phase qui m'intéresse. De même, des erreurs d'acquisitions peuvent me donner une température plus basse que la réalité.

Dans un soucis de précision je cherche donc à éliminer ces outliers. Pour le moment j'ai filtré mes données de façon visuelle mais j'aimerais le faire d'une façon un peu plus rigoureuse. Mes recherches pour trouver une façon de détecter statistiquement ces aberrations m'ont conduit vers cet article.

Le hic, c'est que je ne comprends pas vraiment comment appliquer le test de Bol'shev (qui semble correspondre le mieux à mes attentes).

Mes questions sont donc les suivantes :

- Ce test est il pertinent pour ce que je voudrais faire ?
- Si oui où sont les limites de ce test ?
- Comment puis-je appliquer ce test à mes données ? N'étant pas matheux, une explication simple du mode opératoire serrait la bien venue (je me charge ensuite d'en faire un script Matlab pour traiter mes données).

Merci d'avance !

ps : exemple de données sur un échantillon :

447.7477
402.9386
451.5389
431.7085
445.7233
445.2863
443.5713
421.2923
442.9423
498.3987
454.2358
448.3728
414.7108
438.6622
420.9589
433.1339
479.7524
435.5550
419.9318