Book Description: Classical statistics fail to cope well with outliers associated with deviations from standard distributions. Robust statistical methods take into account these deviations when estimating the parameters of parametric models, thus increasing the reliability of fitted models and associated inference. This new second edition of Robust Statistics Theory and Methods with R presents a broad coverage of the theory of robust statistics that is integrated with computing methods and applications using R software. The book provides an introduction to robust statistics and its applications in various fields, including finance, medicine, social sciences, and engineering. It covers topics such as median regression, Huber's epsilon-inflated distribution, and the use of robust methods for ANOVA and regression analysis. The book begins by discussing the limitations of classical statistics and the need for robust methods, followed by an overview of the main concepts and techniques used in robust statistics. It then delves into more advanced topics such as non-parametric methods, the use of robust methods in ANOVA and regression analysis, and the application of robust statistics in various fields. The book concludes with a discussion on the future developments in robust statistics and its potential applications in machine learning and data science. Throughout the book, the authors emphasize the importance of understanding the underlying assumptions of classical statistics and how they can be violated in real-world data sets, leading to biased or incorrect inferences. They also provide practical examples and exercises to help readers understand and apply the concepts discussed in the book. The second edition includes new chapters on robust methods for categorical data analysis and time series analysis, as well as updated software packages and examples using R.

Классическая статистика не справляется с выбросами, связанными с отклонениями от стандартных распределений. Надежные статистические методы учитывают эти отклонения при оценке параметров параметрических моделей, тем самым повышая надежность подогнанных моделей и связанного с ними вывода. Это новое второе издание Robust Statistics Theory and Methods with R представляет широкий охват теории надежной статистики, которая интегрирована с вычислительными методами и приложениями, использующими программное обеспечение R. Книга содержит введение в надежную статистику и ее применение в различных областях, включая финансы, медицину, социальные науки и инженерию. Он охватывает такие темы, как медианная регрессия, раздутое эпсилоном распределение Хубера и использование надежных методов для ANOVA и регрессионного анализа. Книга начинается с обсуждения ограничений классической статистики и необходимости надежных методов, за которыми следует обзор основных концепций и методов, используемых в надежной статистике. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как непараметрические методы, использование надежных методов в ANOVA и регрессионном анализе, а также применение надежной статистики в различных областях. Книга завершается обсуждением будущих разработок в области надежной статистики и ее потенциальных применений в машинном обучении и науке о данных. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания основных предположений классической статистики и того, как они могут быть нарушены в реальных наборах данных, что приводит к предвзятым или неправильным выводам. Они также предоставляют практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям понять и применить концепции, обсуждаемые в книге. Второе издание включает новые главы о надежных методах категориального анализа данных и анализа временных рядов, а также обновленные программные пакеты и примеры с использованием R.

s statistiques classiques ne gèrent pas les émissions liées aux écarts par rapport aux distributions standard. Des méthodes statistiques fiables tiennent compte de ces écarts dans l'évaluation des paramètres des modèles paramétriques, ce qui améliore la fiabilité des modèles ajustés et des résultats associés. Cette nouvelle deuxième édition de Robust Statistics Theory and Methods with R présente une large couverture de la théorie des statistiques fiables, qui est intégrée aux méthodes informatiques et aux applications utilisant le logiciel R. livre présente une introduction aux statistiques fiables et à leur application dans divers domaines, y compris la finance, la médecine, les sciences sociales et l'ingénierie. Il couvre des sujets tels que la régression médiane, la distribution de Huber gonflée par epsilon et l'utilisation de méthodes fiables pour l'ANOVA et l'analyse de régression. livre commence par une discussion sur les limites des statistiques classiques et la nécessité de méthodes fiables, suivie d'un aperçu des concepts et méthodes de base utilisés dans les statistiques fiables. Il s'oriente ensuite vers des sujets plus avancés tels que les méthodes non paramétriques, l'utilisation de méthodes fiables dans l'ANOVA et l'analyse de régression, ainsi que l'application de statistiques fiables dans différents domaines. livre conclut en discutant des développements futurs dans le domaine des statistiques fiables et de ses applications potentielles dans l'apprentissage automatique et la science des données. Tout au long du livre, les auteurs soulignent l'importance de comprendre les hypothèses de base des statistiques classiques et la façon dont elles peuvent être perturbées dans les ensembles de données réelles, conduisant à des conclusions biaisées ou erronées. Ils fournissent également des exemples pratiques et des exercices pour aider les lecteurs à comprendre et à appliquer les concepts abordés dans le livre. La deuxième édition comprend de nouveaux chapitres sur les méthodes fiables d'analyse catégorique des données et des séries chronologiques, ainsi que des logiciels mis à jour et des exemples utilisant R.

estadísticas clásicas no pueden hacer frente a las emisiones debidas a desviaciones de las asignaciones estándar. métodos estadísticos fiables tienen en cuenta estas desviaciones al evaluar los parámetros de los modelos paramétricos, mejorando así la fiabilidad de los modelos ajustados y la inferencia asociada. Esta nueva segunda edición de Robust Statistics Theory and Methods with R presenta una amplia cobertura de la teoría de las estadísticas confiables, que se integra con técnicas computacionales y aplicaciones que utilizan el software R. libro contiene una introducción a las estadísticas confiables y sus aplicaciones en una variedad de campos, incluyendo finanzas, medicina, ciencias sociales e ingeniería. Abarca temas como la regresión mediana, la distribución hinchada de Huber por epsilon y el uso de técnicas robustas para ANOVA y análisis de regresión. libro comienza discutiendo las limitaciones de las estadísticas clásicas y la necesidad de métodos confiables, seguidos de una revisión de los conceptos y métodos básicos utilizados en las estadísticas confiables. Luego se profundiza en temas más avanzados, como las técnicas no paramétricas, el uso de técnicas robustas en ANOVA y análisis de regresión, así como la aplicación de estadísticas confiables en diversos campos. libro concluye con un debate sobre los futuros desarrollos en el campo de las estadísticas fiables y sus posibles aplicaciones en el aprendizaje automático y la ciencia de datos. A lo largo del libro, los autores subrayan la importancia de entender los supuestos básicos de las estadísticas clásicas y cómo se pueden romper en conjuntos de datos reales, lo que lleva a conclusiones sesgadas o erróneas. También proporcionan ejemplos prácticos y ejercicios para ayudar a los lectores a entender y aplicar los conceptos discutidos en el libro. La segunda edición incluye nuevos capítulos sobre técnicas fiables para el análisis categórico de datos y series de tiempo, así como paquetes de software actualizados y ejemplos utilizando R.

Estatísticas clássicas não lidam com as emissões relacionadas a desvios de distribuição padrão. Métodos estatísticos confiáveis levam em conta esses desvios na avaliação dos parâmetros dos modelos paramétricos, aumentando assim a confiabilidade dos modelos e da saída associada. Esta nova segunda edição do Robust Statics Theory and Methods with R apresenta um amplo alcance da teoria de estatísticas confiáveis, que está integrado com métodos computacionais e aplicativos que usam o software R. O livro contém uma introdução a estatísticas confiáveis e suas aplicações em várias áreas, incluindo finanças, medicina, ciências sociais e engenharia. Ele abrange temas como a regressão mediana, a distribuição epsilônica de Huber e o uso de métodos confiáveis para ANOVA e análises de regressão. O livro começa com um debate sobre as limitações das estatísticas clássicas e a necessidade de métodos confiáveis, seguido de uma revisão dos conceitos e métodos básicos usados em estatísticas confiáveis. Em seguida, ele se aprofunda em temas mais avançados, tais como métodos não-aramétricos, o uso de métodos confiáveis em ANOVA e análises de regressão, e a aplicação de estatísticas confiáveis em diferentes áreas. O livro termina com uma discussão sobre o desenvolvimento futuro de estatísticas confiáveis e suas potenciais aplicações na aprendizagem de máquinas e ciências de dados. Ao longo do livro, os autores destacam a importância de entender os pressupostos básicos das estatísticas clássicas e como elas podem ser violadas em conjuntos reais de dados, levando a conclusões preconceituosas ou erradas. Eles também fornecem exemplos práticos e exercícios para ajudar os leitores a entender e aplicar os conceitos discutidos no livro. A segunda edição inclui novos capítulos sobre métodos confiáveis de análise categórica de dados e série de tempo, além de pacotes de software atualizados e exemplos usando R.

statistiche classiche non gestiscono le emissioni associate alle variazioni delle distribuzioni standard. I metodi statistici affidabili tengono conto di queste anomalie nella valutazione dei parametri dei modelli parametrici, migliorando così l'affidabilità dei modelli sottostanti e dell'output associato. Questa nuova seconda edizione di Robust Statistics Theory and Methods with R offre un'ampia gamma di teorie statistiche affidabili che sono integrate con i metodi informatici e le applicazioni che utilizzano il software R. Il libro contiene un'introduzione a statistiche affidabili e la sua applicazione in diversi campi, tra cui finanza, medicina, scienze sociali e ingegneria. Riguarda temi come la regressione mediana, la distribuzione epsilonica di Huber gonfiata da epsilon e l'uso di tecniche affidabili per l'ANOVA e l'analisi di regressione. Il libro inizia discutendo i limiti delle statistiche classiche e la necessità di metodi affidabili, seguiti da una panoramica dei concetti e dei metodi di base utilizzati in statistiche affidabili. Poi si approfondisce su temi più avanzati come metodi non parametrici, l'uso di metodi affidabili in ANOVA e l'analisi di regressione, e l'applicazione di statistiche affidabili in diversi campi. Il libro si conclude con un dibattito sugli sviluppi futuri di statistiche affidabili e sulle sue potenziali applicazioni nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati. Durante tutto il libro, gli autori sottolineano l'importanza di comprendere i presupposti di base delle statistiche classiche e il modo in cui possono essere violati nei set di dati reali, portando a conclusioni pregiudiziose o sbagliate. Forniscono anche esempi pratici e esercizi per aiutare i lettori a comprendere e applicare i concetti discussi nel libro. La seconda edizione include nuovi capitoli sui metodi affidabili per l'analisi categorica dei dati e delle serie temporali, oltre a pacchetti software aggiornati e esempi con R.

Die klassische Statistik kommt mit den Emissionen aufgrund von Abweichungen von den Standardverteilungen nicht zurecht. Zuverlässige statistische Methoden berücksichtigen diese Abweichungen bei der Bewertung der Parameter parametrischer Modelle und erhöhen so die Zuverlässigkeit der angepassten Modelle und der damit verbundenen Ausgabe. Diese neue zweite Ausgabe von Robust Statistics Theory and Methods with R präsentiert eine breite Abdeckung der Theorie der zuverlässigen Statistik, die in Computermethoden und Anwendungen integriert ist, die R-Software verwenden. Das Buch enthält eine Einführung in zuverlässige Statistiken und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich Finanzen, Medizin, Sozialwissenschaften und Ingenieurwesen. Es behandelt Themen wie die mediane Regression, die Epsilon-aufgeblähte Huber-Verteilung und den Einsatz robuster Methoden für ANOVA und Regressionsanalyse. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Grenzen klassischer Statistiken und die Notwendigkeit zuverlässiger Methoden, gefolgt von einem Überblick über die wichtigsten Konzepte und Methoden, die in robusten Statistiken verwendet werden. Es geht dann tiefer in fortgeschrittenere Themen wie nichtparametrische Methoden, die Verwendung robuster Methoden in ANOVA und Regressionsanalyse sowie die Anwendung robuster Statistiken in verschiedenen Bereichen. Das Buch schließt mit einer Diskussion über zukünftige Entwicklungen in der robusten Statistik und ihre potenziellen Anwendungen in der maschinellen rn- und Datenwissenschaft. Im gesamten Buch betonen die Autoren, wie wichtig es ist, die Grundannahmen klassischer Statistiken zu verstehen und wie sie in realen Datensätzen verletzt werden können, was zu voreingenommenen oder falschen Schlussfolgerungen führt. e bieten auch praktische Beispiele und Übungen, um den sern zu helfen, die im Buch diskutierten Konzepte zu verstehen und anzuwenden. Die zweite Ausgabe enthält neue Kapitel über robuste Methoden der kategorialen Datenanalyse und Zeitreihenanalyse sowie aktualisierte Softwarepakete und Beispiele mit R.

Statystyki klasyczne nie radzą sobie z emisjami związanymi z odchyleniami od standardowej dystrybucji. Solidne metody statystyczne uwzględniają te odchylenia przy szacowaniu parametrów modelu parametrycznego, poprawiając tym samym solidność zamontowanych modeli i związaną z nimi wnioskowość. Ta nowa druga edycja Solidnej Teorii Statystyki i Metod z R przedstawia szeroki zakres solidnej teorii statystyki, która jest zintegrowana z metodami obliczeniowymi i aplikacjami za pomocą oprogramowania R. Książka zawiera wprowadzenie do solidnych statystyk i ich zastosowań w różnych dziedzinach, w tym finansach, medycynie, naukach społecznych i inżynierii. Obejmuje tematy takie jak mediana regresji, dystrybucja Hubera napompowana epsilonem oraz stosowanie solidnych metod analizy ANOVA i regresji. Książka rozpoczyna się od omówienia ograniczeń statystyk klasycznych i potrzeby rzetelnych metod, a następnie przeglądu podstawowych pojęć i metod stosowanych w rzetelnych statystykach. Następnie zajmuje się bardziej zaawansowanymi tematami, takimi jak metody nieparametryczne, stosowanie solidnych metod w analizie ANOVA i regresji oraz stosowanie solidnych statystyk w różnych dziedzinach. Książka kończy się dyskusją na temat przyszłego rozwoju rzetelnych statystyk i ich potencjalnych zastosowań w nauce maszynowej i danych. W całej książce autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia podstawowych założeń klasycznych statystyk oraz tego, jak można je łamać w rzeczywistych zbiorach danych, prowadząc do stronniczych lub błędnych wniosków. Dostarczają one również praktycznych przykładów i ćwiczeń, aby pomóc czytelnikom zrozumieć i zastosować pojęcia omówione w książce. Druga edycja zawiera nowe rozdziały dotyczące wiarygodnych metod kategorycznej analizy danych i analizy serii czasowych, a także zaktualizowane pakiety oprogramowania i przykłady z wykorzystaniem R.

הסטטיסטיקה הקלאסית אינה מסוגלת להתמודד עם פליטות הקשורות לסטיות מהתפוצות הסטנדרטיות. שיטות סטטיסטיות חזקות לוקחות בחשבון את הסטיות הללו כאשר אומדים פרמטרים של מודל פרמטרי, ובכך משפרים את מידת השוד של מודלים מותאמים מהדורה שנייה חדשה זו של תאוריית הסטטיסטיקה החזקה עם R מציגה כיסוי רחב של תורת הסטטיסטיקה החזקה שמשולבת בשיטות ויישומים חישוביים באמצעות תוכנת R. הספר מכיל מבוא לסטטיסטיקה איתנה ויישומיהם במגוון תחומים, כולל פיננסים, רפואה, מדעי החברה והנדסה. הוא מכסה נושאים כמו רגרסיה חציונית, התפלגות הובר מנופחת אפסילון, והשימוש בשיטות חזקות לניתוח אנובה ורגרסיה. הספר מתחיל בדיונים על מגבלות הסטטיסטיקה הקלאסית ועל הצורך בשיטות מהימנות, ואחריו סקירה של המושגים והשיטות הבסיסיים שבהם משתמשים בסטטיסטיקה אמינה. לאחר מכן הוא מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כמו שיטות לא פרמטריות, שימוש בשיטות חזקות באנובה וניתוח רגרסיה, ויישום הסטטיסטיקה החזקה בתחומים שונים. הספר מסתיים בדיון על התפתחויות עתידיות בסטטיסטיקה אמינה ועל יישומיה הפוטנציאליים בלימוד מכונה ובמדעי המידע. לאורך הספר מדגישים המחברים את החשיבות של הבנת הנחות היסוד של הסטטיסטיקה הקלאסית וכיצד ניתן להפר אותן במידע אמיתי, מה שמוביל למסקנות מוטות או שגויות. הם גם מספקים דוגמאות ותרגולים מעשיים כדי לעזור לקוראים להבין וליישם את המושגים הנידונים בספר. המהדורה השנייה כוללת פרקים חדשים על שיטות אמינות לניתוח נתונים קטגורי וניתוח סדרות זמן, כמו גם חבילות תוכנה מעודכנות ודוגמאות באמצעות R.''

Klasik istatistikler, standart dağılımlardan sapmalarla ilişkili emisyonlarla baş edemez. Sağlam istatistiksel yöntemler, parametrik model parametrelerini tahmin ederken bu sapmaları dikkate alır, böylece takılı modellerin sağlamlığını ve bunlarla ilişkili çıkarımlarını iyileştirir. Sağlam İstatistik Teorisi ve R ile Yöntemler'in bu yeni ikinci baskısı, R yazılımını kullanan hesaplama yöntemleri ve uygulamaları ile entegre edilmiş sağlam istatistik teorisinin geniş bir kapsamını sunmaktadır. Kitap, sağlam istatistiklere ve bunların finans, tıp, sosyal bilimler ve mühendislik gibi çeşitli alanlardaki uygulamalarına bir giriş içermektedir. Medyan regresyon, epsilon şişirilmiş Huber dağılımı ve ANOVA ve regresyon analizi için sağlam yöntemlerin kullanımı gibi konuları kapsar. Kitap, klasik istatistiklerin sınırlarını ve güvenilir yöntemlere duyulan ihtiyacı tartışarak başlar, ardından güvenilir istatistiklerde kullanılan temel kavram ve yöntemlere genel bir bakış. Daha sonra parametrik olmayan yöntemler, ANOVA ve regresyon analizinde sağlam yöntemlerin kullanımı ve çeşitli alanlarda sağlam istatistiklerin uygulanması gibi daha ileri konulara girer. Kitap, güvenilir istatistikteki gelecekteki gelişmelerin ve makine öğrenimi ve veri bilimindeki potansiyel uygulamalarının tartışılmasıyla sona eriyor. Kitap boyunca, yazarlar klasik istatistiklerin temel varsayımlarını ve gerçek veri kümelerinde nasıl ihlal edilebileceklerini anlamanın önemini vurgulamakta ve bu da önyargılı veya yanlış sonuçlara yol açmaktadır. Ayrıca, okuyucuların kitapta tartışılan kavramları anlamalarına ve uygulamalarına yardımcı olacak pratik örnekler ve alıştırmalar sağlarlar. İkinci baskı, kategorik veri analizi ve zaman serisi analizi için güvenilir yöntemler üzerine yeni bölümlerin yanı sıra güncellenmiş yazılım paketleri ve R'yi kullanan örnekler içermektedir.

لا يمكن للإحصاءات الكلاسيكية التعامل مع الانبعاثات المرتبطة بالانحرافات عن التوزيعات القياسية. تأخذ الطرق الإحصائية القوية هذه الانحرافات في الاعتبار عند تقدير بارامترات النموذج البارامتري، وبالتالي تحسين متانة النماذج المجهزة والاستدلال المرتبط بها. تقدم هذه الطبعة الثانية الجديدة من نظرية وطرق الإحصاء القوية مع R تغطية واسعة لنظرية الإحصاء القوية التي تم دمجها مع الأساليب والتطبيقات الحسابية باستخدام برامج R. يحتوي الكتاب على مقدمة للإحصاءات القوية وتطبيقاتها في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك التمويل والطب والعلوم الاجتماعية والهندسة. يغطي موضوعات مثل الانحدار المتوسط، وتوزيع هوبر المنفوخ بالإبسيلون، واستخدام طرق قوية لتحليل ANOVA والانحدار. يبدأ الكتاب بمناقشة قيود الإحصاءات الكلاسيكية والحاجة إلى أساليب موثوقة، يليها نظرة عامة على المفاهيم والأساليب الأساسية المستخدمة في الإحصاءات الموثوقة. ثم يتعمق في مواضيع أكثر تقدمًا مثل الأساليب غير القياسية، واستخدام طرق قوية في ANOVA وتحليل الانحدار، وتطبيق إحصاءات قوية في مختلف المجالات. يختتم الكتاب بمناقشة التطورات المستقبلية في الإحصاءات الموثوقة وتطبيقاتها المحتملة في التعلم الآلي وعلوم البيانات. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلفون على أهمية فهم الافتراضات الأساسية للإحصاءات الكلاسيكية وكيف يمكن انتهاكها في مجموعات البيانات الحقيقية، مما يؤدي إلى استنتاجات متحيزة أو غير صحيحة. كما أنها تقدم أمثلة عملية وتمارين لمساعدة القراء على فهم وتطبيق المفاهيم التي نوقشت في الكتاب. وتتضمن الطبعة الثانية فصولا جديدة عن الأساليب الموثوقة لتحليل البيانات القاطعة وتحليل السلاسل الزمنية، فضلا عن حزم وأمثلة برامجية مستكملة باستخدام R.

고전 통계는 표준 분포와의 편차와 관련된 배출에 대처할 수 없습니다. 강력한 통계 방법은 파라 메트릭 모델 매개 변수를 추정 할 때 이러한 편차를 고려하여 장착 된 모델의 견고성과 관련 추론을 향상시킵니다. 이 새로운 강력한 통계 이론 및 R 방법은 R 소프트웨어를 사용하는 계산 방법 및 응용 프로그램과 통합 된 강력한 통계 이론의 광범위한 범위를 제공합니다. 이 책에는 금융, 의학, 사회 과학 및 공학을 포함한 다양한 분야의 강력한 통계 및 응용 프로그램에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 여기에는 중앙 회귀, 엡실론 팽창 후버 분포, ANOVA 및 회귀 분석을위한 강력한 방법의 사용과 같은 주제가 포함됩니다. 이 책은 고전 통계의 한계와 신뢰할 수있는 방법의 필요성에 대해 논의한 다음 신뢰할 수있는 통계에 사용되는 기본 개념과 방법에 대한 개요로 시작합니다. 그런 다음 비모수 적 방법, ANOVA에서 강력한 방법의 사용 및 회귀 분석과 같은 고급 주제, 다양한 분야에서 강력한 통계의 적용을 탐구합니다. 이 책은 신뢰할 수있는 통계의 미래 개발과 기계 학습 및 데이터 과학의 잠재적 응용에 대한 토론으로 마무리됩니다. 이 책 전체에서 저자들은 고전 통계의 기본 가정을 이해하는 것의 중요성과 실제 데이터 세트에서 위반할 수있는 방법을 강조하여 편향되거나 잘못된 결론을 초래합니다. 또한 독자들이이 책에서 논의 된 개념을 이해하고 적용 할 수 있도록 실용적인 예와 연습을 제공합니다. 두 번째 버전에는 범주 형 데이터 분석 및 시계열 분석을위한 신뢰할 수있는 방법에 대한 새로운 장과 R.을 사용한 업데이트 된 소프트웨어 패키지 및

古典統計では、標準分布からの偏差に伴う排出量に対応できない。堅牢な統計手法は、パラメトリックモデルパラメータを推定する際にこれらの偏差を考慮し、適合モデルの堅牢性とそれに関連する推論を向上させます。「Robust Statistics Theory and Methods with R」の第2版では、Rソフトウェアを使用した計算方法やアプリケーションと統合された堅牢な統計理論を幅広く紹介しています。この本には、金融、医学、社会科学、工学など、さまざまな分野での堅牢な統計とその応用の紹介が含まれています。これは、中央回帰、イプシロン膨張したフーバー分布、およびANOVAおよび回帰分析のための堅牢な方法の使用などのトピックをカバーしています。この本は、古典統計の限界と信頼できる方法の必要性を議論することから始まり、信頼できる統計で使用される基本的な概念と方法の概要が続きます。次に、ノンパラメトリック手法、ANOVAや回帰解析における堅牢な手法の使用、さまざまな分野における堅牢な統計の適用など、より高度なトピックを掘り下げます。本書は、信頼性の高い統計の将来の進展と、機械学習とデータサイエンスにおける潜在的な応用についての議論で終わります。著者たちは、本書を通じて、古典統計の根底にある前提を理解することと、実際のデータセットでどのように違反することができるかを強調し、偏った結論や誤った結論を導く。また、本で議論されている概念を理解し、適用するのに役立つ実用的な例や演習も提供しています。第2版では、カテゴリデータ解析や時系列解析のための信頼性の高い方法に関する新しい章と、更新されたソフトウェアパッケージやR。

經典統計數據未能處理與標準分配偏差有關的排放量。可靠的統計方法在評估參數模型參數時會考慮這些偏差，從而提高預熱模型和相關推理的可靠性。這是Robust Statistics Theory and Methods with R的新第二版，介紹了可靠統計理論的廣泛範圍，該理論與使用R軟件的計算方法和應用程序集成在一起。該書介紹了可靠統計及其在金融，醫學，社會科學和工程等各個領域的應用。它涵蓋了諸如中位回歸、埃普西隆膨脹的Huber分布以及使用ANOVA和回歸分析的可靠方法等主題。該書首先討論了經典統計的局限性和可靠方法的必要性，然後回顧了可靠統計中使用的基本概念和技術。然後，他深入研究了更高級的主題，例如非參數方法，在ANOVA和回歸分析中使用可靠方法以及在各個領域的可靠統計應用。本書最後討論了可靠統計的未來發展及其在機器學習和數據科學中的潛在應用。在整個書中，作者強調了解經典統計學的基本假設的重要性，以及它們如何在真實的數據集中受到幹擾，從而導致偏見或不正確的結論。他們還提供了實用的示例和練習，以幫助讀者理解和應用書中討論的概念。第二版包括有關分類數據分析和時間序列分析的可靠方法的新章節，以及使用R的更新軟件包和示例。