"Robustness Theory and Application" - книга, написанная ведущим экспертом в области робастной статистики, исследует новые и захватывающие методологии в постоянно развивающейся области робастной статистики. Робастная статистика используется для разработки аналитических методов, устойчивых к выбросам в данных, при этом способных обнаруживать выбросы. Она крайне полезна для решения широкого спектра общих проблем, таких как оценка положения, масштаба и параметров регрессии. В книге рассматриваются как хорошо известные методы, так и новые и захватывающие методологии.
В книге обсуждаются локальная и глобальная устойчивость, а также проблемы невозможности и адаптивной оценки. Автор не стремится к исчерпывающему исследованию робастности, а предлагает читателям своевременный обзор многих наиболее важных проблем статистического вывода, связанных с робастной оценкой, а также краткий обзор доверительных интервалов для положения. В течение всей книги автор тщательно связывает исследования в оценивании методом максимального правдоподобия с более общей методологией оценивания М-типа. В книге также приводятся конкретные приложения, а также некоторые подпрограммы R и MATLAB с соответствующими наборами данных, которые используются при необходимости.
"Robustness Theory and Application" предлагает сбалансированное представление теории и применения в каждом обсуждаемом тематическом разделе. В книге представлены решенные примеры, которые помогают прояснить сложные и/или труднопонятные концепции. Автор тщательно связывает исследования по оценке методом максимального правдоподобия с более общей методологией оценивания М-типа. В книге также рассматриваются новые методологии, разработанные за последнее десятилетие, не забывая о покрытии "проверенных" методов. В книге представлены подпрограммы R и MATLAB с соответствующими наборами данных, которые помогают проиллюстрировать мощь описанных методов.
"Robustness Theory and Application" является важным ресурсом для всех статистиков, интересующихся робастной статистикой. Эта книга охватывает как прошлые, так и настоящие исследования, что делает ее ценным дополнительным материалом для курсов по робастности на уровне аспирантуры.
Электронная Книга «Robustness Theory and Application» написана автором Brenton Clarke R. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118669501
Описание книги от Brenton Clarke R.
A preeminent expert in the field explores new and exciting methodologies in the ever-growing field of robust statistics Used to develop data analytical methods, which are resistant to outlying observations in the data, while capable of detecting outliers, robust statistics is extremely useful for solving an array of common problems, such as estimating location, scale, and regression parameters. Written by an internationally recognized expert in the field of robust statistics, this book addresses a range of well-established techniques while exploring, in depth, new and exciting methodologies. Local robustness and global robustness are discussed, and problems of non-identifiability and adaptive estimation are considered. Rather than attempt an exhaustive investigation of robustness, the author provides readers with a timely review of many of the most important problems in statistical inference involving robust estimation, along with a brief look at confidence intervals for location. Throughout, the author meticulously links research in maximum likelihood estimation with the more general M-estimation methodology. Specific applications and R and some MATLAB subroutines with accompanying data sets—available both in the text and online—are employed wherever appropriate. Providing invaluable insights and guidance, Robustness Theory and Application: Offers a balanced presentation of theory and applications within each topic-specific discussion Features solved examples throughout which help clarify complex and/or difficult concepts Meticulously links research in maximum likelihood type estimation with the more general M-estimation methodology Delves into new methodologies which have been developed over the past decade without stinting on coverage of “tried-and-true” methodologies Includes R and some MATLAB subroutines with accompanying data sets, which help illustrate the power of the methods described Robustness Theory and Application is an important resource for all statisticians interested in the topic of robust statistics. This book encompasses both past and present research, making it a valuable supplemental text for graduate-level courses in robustness.
