斯蒂芬·莫根塔勒（编辑）;约翰·图基。（编辑） 配置多采样。实现实用健壮性的途径。 （英语） Zbl 0756.62016号 概率与数理统计中的威利级数纽约等：John Wiley&Sons，Inc.，xiv，228 p.（1991）。 [本卷中的文章不会单独编入索引。]本书介绍了稳健统计和条件推理的小样本方法的基本思想，可以被视为P.J.Huber先生[稳健统计。（1981年；Zbl 0536.62025号)]和F.R.Hampel、E.M.Ronchetti、P.J.Rousseeuw和W.A.斯塔尔[稳健统计。基于影响函数的方法。（1986；Zbl 0593.62027号)]尤其是对于从事统计工作的人。它处理对称情况下位置、尺度和回归参数的点和区间估计。该方法基于配置多采样。构型是由样本空间中的一组变换引起的轨道。它们包含的数据集在某些适当的意义上在所有方面都相等，但参数值除外。构形的概念与等方差、辅助性和条件推理（给定观测构形）的概念密切相关。在多重采样中，使用不同的加权方案将单个样本集转换为不同的加权样本集，从而允许它们作为来自不同总体或配置的“样本”。在鲁棒性的渐近理论中，粗差模型\[\{G:G=（1-\varepsilon）F+\varepsilon H，\；H\text{任何分布}\}\]通过研究理想模型（F\）邻域中的估计或测试的性能，发挥了主导作用。本书中使用的分布形状模型仅包含少量可选分布，通常有两种，高斯分布（“不切实际的好”）和斜线分布（“不切实际的厚尾分布”）。这就需要考虑和比较生物激励、双效率和双条件估计。还讨论了皮特曼最优不变估计。本文讨论了用解析技术逼近构型估计量的方法，以及用数值计算定义在正方形上的二重积分的一种新方法。审核人：H.Büning（柏林） 引用于1审查引用于23文件 理学硕士： 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 62A01型 统计学基础和哲学主题 65C99个 概率方法，随机微分方程 关键词：配置多采样;稳健性;斜线分布;高斯分布;生物估计量;不变性;体积;正交;循环;小样本方法;稳健统计;条件推理;位置;规模;回归参数;构型多采样;变换组;配置;等方差;辅助;加权方案;鲁棒性的渐近理论;粗差模型;双条件估计;皮特曼最优不变估计;构型估计的逼近 引文：Zbl 0536.62025号;Zbl 0593.62027号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Morgenthaler}（编辑）和\textit{J.W.Tukey}（主编），配置多采样。实现实用健壮性的途径。纽约等：John Wiley父子公司（1991年；Zbl 0756.62016）