Robust Statistical Procedures
Robust Statistical Procedures
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DOI：
10.2307/2286307
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发表时间：
1977
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. J. Huber
中科院分区：
文献类型：
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作者：
P. J. Huber
背景--为什么采用稳健的程序？定性和定量稳健性，定性稳健性，定量稳健性，分解，无穷小稳健性，影响函数M-L和R-估计，L-估计，R-估计，M-估计的渐近性质，渐近有效的M-L，R-估计，尺度问题渐近极大极小理论，极小极大渐近偏差，极小极大渐近方差多参数问题，一般性，回归，稳健协方差--相似不变情况，稳健协方差--坐标相关情况下有限样本极小极大理论，稳健检验和容量，有限样本极小极大估计，自适应估计，自适应估计--我们现在在哪里？，第一个十年-影响函数和伪值，故障和异常检测，学习，稳健协方差--有限样本极小极大理论，稳健检验和容量，有限样本极小极大估计，自适应估计，自适应估计-我们现在在哪里？，第一个十年-影响函数和伪值，故障和异常检测，学习，稳健协方差不断缩小的社区，一些持续的误解，未来的方向。
Background - Why Robust Procedures? Qualitative and Quantitative Robustness, Qualitative Robustness, Quantitative Robustness, Breakdown, Infinitesimal Robustness, Influence Function M-L and R-Estimates, L-Estimates, R-Estimates, Asymptotic Properties of M-Estimates, Asymptotically Efficient M-L, R-Estimates, Scaling Question Asymptotic Minimax Theory, Minimax Asymptotic Bias, Minimax Asymptotic Variance Multiparameter Problems, Generalities, Regression, Robust Covariances - the Affinely Invariant Case, Robust Covariances - the Coordinate Dependent Case Finite Sample Minimax Theory, Robust Tests and Capacities, Finite Sample Minimax Estimation Adaptive Estimates, Adaptive Estimates Robustness - Where Are We Now?, The First Ten Years - Influence Functions and Pseudovalues, Breakdown and Outlier Detection, Studentizing, Shrinking Neighbourhoods, Some Persistent Misunderstandings, Future Directions.