彼得·J·休伯。 稳健的统计数据。 （英语） Zbl 0536.62025号 概率与数理统计中的威利级数纽约等：John Wiley&Sons。九、 第308页（1981年）。 据我所知，这本专著是第一本系统的、书籍长度的稳健统计论述。它为稳健性打下了良好的基础，但更多的是理论而非应用统计学家。这种处理是理论性的，但重点是概念而不是数学完整性。表达的水平故意参差不齐：在某些章节中，对单个案例进行了严格的数学处理；在其他情况下，通过类比将在简单情况下获得的结果转移到更复杂的情况下，在这些情况下，证据并不总是可用的。此外，还描述了计算鲁棒估计的选定数值算法，并在可能的情况下给出了收敛性证明。本书的主要观点是关于估计理论，第10章中只有几个章节与测试理论相关。第1章概述了稳健性的不同概念：定性、定量、影响曲线、敏感性曲线等。第2章介绍了定性和定量稳健性背后的形式数学背景，例如弱拓扑、Lévy和Prohorov度量，弗雷切特和哥特衍生品。第3章介绍并讨论了三种基本类型的估计：M估计、L估计和R估计。第4章讨论估计位置参数的渐近极小极大理论。第5章讨论尺度估计，第6章讨论多参数问题，特别是位置和尺度的联合估计。第7章考虑回归问题并研究参数的稳健估计。第8章涉及鲁棒协方差矩阵和相关矩阵，第9章涉及设计的鲁棒性。第10章给出了精确的有限样本结果，特别是与上述一些稳健测试相关的结果。最后，在第11章中讨论了各种主题。审核人：胡布宁 引用于58评论引用于1737文件 MSC公司： 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 10层62层 点估计 关键词：定性定量稳健性;稳健测试;选定的数值算法;影响曲线;灵敏度曲线;Lévy和Prohorov度量;渐近极小极大理论;多参数问题;位置和规模的联合估计;回归问题;稳健协方差;相关矩阵;设计的稳健性;精确的有限样本结果 PDF格式BibTeX公司 XML格式 全文： 内政部