罗贝思

ROBETH是健壮统计过程的程序库,在A.Marazzi的《算法、例程和S-Plus函数》(Wadsworth和Brooks/Cole,1993;由Chapman Hall再版)一书中描述。ROBETH已经连接到统计环境S-Plus和R。


zbMATH中的参考文献(引用于,2标准条款)

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按年份排序(引用)
  1. Victor Agostini,2019;广义线性模型:Victor-Agostini,2019;广义线性模型
  2. 罗伯特哈伯:不精确概率模型中的最小距离估计(2010)
  3. Kohl,Matthias;Ruckdeschel,Peter;Rieder,Helmut:一般平滑参数化模型中的无穷小稳健估计(2010)
  4. Arunajadai,Srikesh G.:一个点过程驱动的多变化点模型:一个稳健的抵抗方法(2009)
  5. 戈特瓦尔德,乔治亚;墨尔本,伊恩:关于0-1混沌测试的实施(2009)
  6. 汉佩尔,弗兰克:统计学中的非相加概率(2009)
  7. 斯蒂芬·海瑞特;伊娃·坎托尼;塞缪尔·科普特;维多利亚·费瑟,玛丽亚·皮亚:生物统计学中的稳健方法。(2009年)
  8. Hussain,S.;Mohamed,M.A.;Holder,R.;Almasri,A.;Shukur,G.:基于鲁棒Mahalanobis距离和使用两种新策略的多级建模的性能评估(2008)
  9. Bachmaier,Martin:位置和尺度的完全离群值调整同步重定M-估计量的一致性(2007)
  10. Bellio,Ruggero:有界影响估计算法(2007)
  11. Jurečkova,Jana;Picek,Jan:R的稳健统计方法(2006)
  12. Jearkpaborn,D.;Montgomery,D.C.;Runger,G.C.;Borror,C.M.:使用鲁棒广义线性模型的基于模型的过程监控(2005)
  13. 2004年康托尼纵向数据分析法
  14. Heritier,Stéphane;Ronchetti,Elvezio:具有连续结果的稳健二元回归(2004)
  15. Zioutas,G.:minimax稳健回归估计中的二次混合整数规划模型(2004)
  16. Chen,C.:SAS中的健壮工具(2003)
  17. Speed,Terry(ed):基因表达微阵列数据的统计分析。(2003年)
  18. Camarinopoulos,L.;Zioutas,G.:将稳健回归估计作为最佳分配问题(2002)
  19. Wisnowski,J.W.;Montgomery,D.C.;Simpson,J.R.:线性回归模型中多个异常值检测程序的比较分析。(2001年)
  20. 游佳忠:几种高分解有效估计量的蒙特卡罗比较(1999)