Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Ltd, 1986
Serie: Libro 85 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Rilegato
- Usato

Da: World of Books Inc, Montgomery, IL, U.S.A.World of Books Inc
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An introduction to the concepts, theory and applications of robust statistics, providing a comprehensive account of the infinitesimal approach and insight into the robustness properties of existing procedures. The book describes the effect of an outlier on virtually all classical statistical models and covers related notions such as the breakdown point and the change-of-variance functions.
Codice articolo CIN0471829218G
- Titolo
- Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions
- Autore
- Frank R Hampel
- Editore
- John Wiley and Sons Ltd
- Anno di pubblicazione
- 1986
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471829218
- ISBN 13
- 9780471829218
- Serie
- Libro 85 di 358: Wiley Series in Probability and Statistics
"This is a nice book containing a wealth of information, much of it due to the authors. . . . If an instructor designing such a course wanted a textbook, this book would be the best choice available. . . . There are many stimulating exercises, and the book also contains an excellent index and an extensive list of references."
Technometrics
"[This] book should be read carefully by anyone who is interested in dealing with statistical models in a realistic fashion."
American Scientist
Introducing concepts, theory, and applications, Robust Statistics is accessible to a broad audience, avoiding allusions to high-powered mathematics while emphasizing ideas, heuristics, and background. The text covers the approach based on the influence function (the effect of an outlier on an estimater, for example) and related notions such as the breakdown point. It also treats the change-of-variance function, fundamental concepts and results in the framework of estimation of a single parameter, and applications to estimation of covariance matrices and regression parameters.
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