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  • Produktbild: Robust Statistics
  • Produktbild: Robust Statistics

Robust Statistics Theory and Methods

Aus der Reihe Wiley Series in Probability and Statistics

155,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.05.2006

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

436

Maße (L/B/H)

23,5/15,7/3 cm

Gewicht

856 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-01092-1

Beschreibung

Rezension

"This book belongs on the desk of every statistician working in robust statistics, and the authors are to be congratulated for providing the profession with a much needed and valuable resource for teaching and research." ( Journal of the American Statistical Association , June 2008) " a great book for graduate students as well as for applied scientists and data analysts." ( MAA Reviews , Feb 2007)

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.05.2006

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

436

Maße (L/B/H)

23,5/15,7/3 cm

Gewicht

856 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-01092-1

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

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  • Produktbild: Robust Statistics
  • Produktbild: Robust Statistics
  • Preface.
     
    INTRODUCTION.
     
    Classical and robust approaches to statistics.
     
    Mean and standard deviation.
     
    The "three-sigma edit" rule.
     
    Linear regression.
     
    Correlation coefficients.
     
    Other parametric models.
     
    Problems.
     
    LOCATION AND SCALE.
     
    The location model.
     
    M-estimates of location.
     
    Trimmed means.
     
    Dispersion estimates.
     
    M-estimates of scale.
     
    M-estimates of location with unknown dispersion.
     
    Numerical computation of M-estimates.
     
    Robust confidence intervals and tests.
     
    Appendix: proofs and complements.
     
    Problems.
     
    MEASURING ROBUSTNESS.
     
    The influence function.
     
    The breakdown point.
     
    Maximum asymptotic bias.
     
    Balancing robustness and efficiency.
     
    *"Optimal" robustness.
     
    Multidimensional parameters.
     
    *Estimates as functionals.
     
    Appendix: proofs of results.
     
    Problems.
     
    LINEAR REGRESSION 1.
     
    Introduction.
     
    Review of the LS method.
     
    Classical methods for outlier detection.
     
    Regression M-estimates.
     
    Numerical computation of monotone M-estimates.
     
    Breakdown point of monotone regression estimates.
     
    Robust tests for linear hypothesis.
     
    *Regression quantiles.
     
    Appendix: proofs and complements.
     
    Problems.
     
    LINEAR REGRESSION 2.
     
    Introduction.
     
    The linear model with random predictors 118
     
    M-estimates with a bounded Á-function.
     
    Properties of M-estimates with a bounded Á-function.
     
    MM-estimates.
     
    Estimates based on a robust residual scale.
     
    Numerical computation of estimates based on robust scales.
     
    Robust confidence intervals and tests for M-estimates.
     
    Balancing robustness and efficiency.
     
    The exact fit property.
     
    Generalized M-estimates.
     
    Selection of variables.
     
    Heteroskedastic errors.
     
    *Other estimates.
     
    Models with numeric and categorical predictors.
     
    *Appendix: proofs and complements.
     
    Problems.
     
    MULTIVARIATE ANALYSIS.
     
    Introduction.
     
    Breakdown and efficiency of multivariate estimates.
     
    M-estimates.
     
    Estimates based on a robust scale.
     
    The Stahel-Donoho estimate.
     
    Asymptotic bias.
     
    Numerical computation of multivariate estimates.
     
    Comparing estimates.
     
    Faster robust dispersion matrix estimates.
     
    Robust principal components.
     
    *Other estimates of location and dispersion.
     
    Appendix: proofs and complements.
     
    Problems.
     
    GENERALIZED LINEAR MODELS.
     
    Logistic regression.
     
    Robust estimates for the logistic model.
     
    Generalized linear models.
     
    Problems.
     
    TIME SERIES.
     
    Time series outliers and their impact.
     
    Classical estimates for AR models.
     
    Classical estimates for ARMA models.
     
    M-estimates of ARMA models.
     
    Generalized M-estimates.
     
    Robust AR estimation using robust filters.
     
    Robust model identification.
     
    Robust ARMA model estimation using robust filters.
     
    ARIMA and SARIMA models.
     
    Detecting time series outliers and level shifts.
     
    Robustness measures for time series.
     
    Other approaches for ARMA models.
     
    High-efficiency robust location estimates.
     
    Robust spectral density estimation.
     
    Appendix A: heuristic derivation of the asymptotic distribution of