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Robust Statistics - 2nd Edition

于 2020-12-03 发布
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鲁棒统计,现代统计方法, Robust Statistics第二版,学习现代统计方法R○ BUST STAT|STCSSecond editionPeter j, huberProfessor of Statistics, retiredKlosters SwitzerlandEⅣ ezio m. RonchettiProfessor of StatisticsUniversity of Geneva, SwitzerlandWILEYA JOHn WileY SONS INC. PUBliCAtIONCopyrightc 2009 by John Wiley Sons, Inc. All rights reservedPublished by John Wiley sons, Inc, Hoboken, New JerseyPublished simultaneously in CanadaNo part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form orby any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, scanning, or otherwise, except aspermitted under Section 107 or 108 of the 1976 United States Copyright Act, without either the priorwritten permission of the Publisher, or authorization through payment of the appropriate per-copy fee tothe Copyright Clearance Center, Inc, 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, (978)750-8400, fax978)750-4470,oronthewebatwww.copyrigom. requests to the publisher for permission shouldbe addressed to the permissions department John Wiley sons, Inc., 11 1 River Street, Hoboken, NJ07030,(201)748-6011,fax(201)748-6008,oronlineathttp:/www.wileycom/go/permissionLimit of Liability /Disclaimer of Warranty: While the publisher and author have used their best efforts inpreparing this book, they make no representations or warranties with respect to the accuracy orcompleteness of the contents of this book and specifically disclaim any implied warranties ofmerchantability or fitness for a particular purpose. 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Huber, Elvezio ronchettip. cnIncludes bibliographical references and indeISBN978-0-470-12990-6( cloth)1. Robust statistics. I. Ronchetti. elvezio. II. TitleQA276.H7852009519.5-dc222008033283Printed in the United States of america10987654321To the memory o1John w. tukeyThis Page Intentionally Left BlankCONTENTSPrefacePreface to first editionGeneralities1 Why robust Procedures1. 2 What Should a robust procedure achieve?1.2.1 Robust. Nonparametric and Distribution-Free1.2.2 Adaptive procedures1.2.3 Resistant Procedures1.2. 4 Robustness versus Diagnostics1.2.5 Breakdown point1.3 Qualitative Robustness567888911. 4 Quantitative Robustness1.5 Infinitesimal Aspects141.6 Optimal Robustness171.7 Performance Comparisons18CONTENTS1.8 Computation of robust estimates181.9 Limitations to Robustness Theory202 The Weak Topology and its Metrization23eneral remarks232.2 The Weak Topology232.3 Levy and prohorov metrics272.4 The bounded Lipschitz metric322.5 Frechet and Gateaux derivatives366 Hampels Theorem413 The Basic Types of Estimates453. 1 General Remarks453.2 Maximum Likelihood Type Estimates(M-Estimates)3.2.1 Influence Function of m-estimates73.2.2 Asymptotic Properties of M-Estimates483.2.3 Quantitative and Qualitative Robustness of MEstimates3.3 Linear Combinations of Order Statistics(L-Estimates)3.3.1 Influence Function of -Estimates3.3.2 Quantitative and Qualitative robustness of l-Estimates 593. 4 Estimates Derived from Rank Tests(R-estimates3.4.1 Influence Function of R-Estimates623.4.2 Quantitative and Qualitative robustness of R-Estimates 643.5 Asymptotically Efficient M-, L,and R-Estimates674 Asymptotic Minimax Theory for Estimating Location4.1 General remarks4.2 Minimax bias4.3 Minimax Variance: Preliminaries744. 4 Distributions minimizing fisher Information764.5 Determination of Fo by Variational Methods814.6 Asymptotically Minimax M-Estimates914.7 On the minimax Property for L-and R-estimates954.8 Redescending m-estimates74.9 Questions of Asymmetric Contamination101CONTENTSScale Estimates1055.1 General remarks1055.2 M-Estimates of scale1075.3 L-Estimates of scale5.4 R-Estimates of Scale1125.5 Asymptotically efficient Scale estimates1145.6 Distributions Minimizing fisher Information for Scale5.7 Minimax Properties116 Multiparameter Problemsin Particular Joint Estimationof Location and scale1256. 1 General remarks1256.2 Consistency of M-Estimates1266.3 Asymptotic Normality of M-Estimates1306. 4 Simultaneous m-Estimates of Location and scale1336.5 M-Estimates with Preliminary Estimates of Scale1376.6 Quantitative robustness of Joint Estimates of Location and Scale 1396.7 The Computation of M-Estimates of Scale14368Studentizing1457 Regression1497. 1 General remarks1497. 2 The Classical Linear Least Squares Case1547. 2.1 Residuals and Outliers1587.3 Robustizing the Least Squares Approach1607.4 Asymptotics of robust regression Estimates163741 The Cases hp2→0 and hp→07.5 Conjectures and Empirical Results1687.5.1 Symmetric Error Distributions1687.5.2 The Question of Bias1687.6 Asymptotic Covariances and Their estimation1707. 7 Concomitant Scale estimates1727.8 Computation of Regression M-Estimates1757.8.1 The Scale Step1767.8.2 The Location Step with Modified residuals1787.8.3 The Location Step with Modified Weights179CONTENTS7.9 The Fixed Carrier Case: What Size hi?1867. 10 Analysis of Variance1907. 11 LI-estimates and Median polish1937. 12 Other Approaches to Robust Regression1958 Robust Covariance and Correlation Matrices1998. 1 General remarks8.2 Estimation of Matrix Elements Through robust Variances2038.3 Estimation of Matrix Elements Through robust Correlation2048.4 An Affinely equivariant approach2108.5 Estimates Determined by Implicit Equations2128.6 Existence and Uniqueness of Solutions2148.6. 1 The Scatter estimate v2148.6.2 The Location estimate t2198.6.3 Joint Estimation of t and y2208.7 Influence Functions and Qualitative robustness2208.8 Consistency and asymptotic normality2238.9 Breakdown Point48.10 Least informative distributions2258.1058. 10.2 Covariance2278.11 Some Notes on Computation2339 Robustness of Design2399.1 General remarks2399.2 Minimax Global Fit9.3 Minimax Slope24610 Exact Finite Sample Results24910.1 General Remarks24910.2 Lower and Upper Probabilities and Capacities25010.2.1 2-Monotone and 2-Alternating Capacities25510.2.2 Monotone and Alternating Capacities of Infinite Order 25810.3 Robust Tests25910.3. 1 Particular Cases26510.4 Sequential Tests267

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LIcCPUFLASH1/OSDRAMFPGADSPFPGACPU CPU DSPSDRAM用户所需要的嵌入式设备主控制器,应该能够满足当前和今后的设计功能及性能需求。由于今后发展具有不确定性,因此,设计人员必须能够更改其设计,例如为处理器加入新的功能电路,定制硬件加速器,或者加入协处理器,以达刭新的性能日标,而基于的系统能够满足以上要求。采川芯片,用户不仅可以使川处理器的高性能运算和事务处理能力,还可以根据需要定制功能。在单个中实现高性能处理器、外设、存储器和接口功能,可以降低用户的系统总体成本。开发人员希望快速将产品推向市场并保持一个较长的产品生命周期,避免更新换代。基于的系统在以下几个方面可以帮助用户实现此目标≯缩短产品的上市时间—可编程的特性使其具有最快的产品上市速度。许多的设计通过简单的修改都可以被快速地实现到设计处理器能够运行成熟的操作系统,基于操作系统,用户能够非常简单高效的编写应用程序,加快软件开发周期。而系统的灵活性和快速上市的特性源于提供完整的开发套件、众多的参考设计、强大的硬件开发工具(和软件开发工具(套件。用户可以借助厂商提供的参考设计和易用的开发工具。在几个小吋内就完成自己的设计原型。建立有竞争性的优势一维持一个基于通用硬件平台的产品的竞争优势是非常困难的。而器件,能够充分发挥的可编程特性,设讣独有的硬件加速和协处理逻辑,配合处理器协同工作,具备硬件加速、定制的可裁剪的外设等的系统,具备了竞争的优势>延长了产品的生存时间一使川器件的产品带来的一个独特优势就是能够对硬件进行升级。即使产品口绎交付给客户,仍可以定期升级。这些特性可以解决很多问题:
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