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稳健统计学的产生与发展
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稳健统计学的产生与发展
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-11页
引言第11-19页
　　· 稳健统计学的发展综述和选题背景第11-12页
　　· 研究内容第12-14页
　　· 研究现状概述和研究意义第14-16页
　　· 研究思路与目标第16-17页
　　· 文章的结构编排第17-19页
第一章 误差理论的产生第19-33页
　　· 欧拉的误差理论第20-23页
　　　　· 误差的直接求解方法第20-22页
　　　　· 极小极大方法和均值方法第22-23页
　　· 拉普拉斯的误差理论第23-28页
　　　　· 拉普拉斯分布第24-26页
　　　　· 极小极大原理第26-28页
　　· 高斯的误差理论第28-32页
　　　　· 高斯分布第28-30页
　　　　· 最小二乘法第30-32页
　　· 小结第32-33页
第二章 稳健统计学的早期发展第33-45页
　　· 异常值的概念第34-35页
　　· 纽康.西蒙异常值处理方法第35-38页
　　　　· 西蒙生平与研究背景第35-36页
　　　　· 混合正态分布方法第36-38页
　　· 丹尼尔异常值处理方法第38-41页
　　　　· 丹尼尔生平与研究背景第38-39页
　　　　· 权重方法第39-41页
　　· 稳健统计学概念的提出第41-44页
　　　　· 博克斯生平与研究背景第41-43页
　　　　· 博克斯在稳健统计学的工作第43-44页
　　· 小结第44-45页
第三章 稳健统计学的奠基人-图基第45-65页
　　· 图基的生平与研究背景第46-48页
　　　　· 图基的研究生涯第46-47页
　　　　· 图基的研究贡献第47-48页
　　· 图基稳健统计学的早期工作第48-52页
　　　　· 非参数方法的应用第48-50页
　　　　· 权重方法的运用第50-51页
　　　　· 刀切法的改进第51-52页
　　· 图基对稳健统计学的贡献第52-58页
　　　　· 污染分布和截尾均值第53-55页
　　　　· Winsorizing准则第55-56页
　　　　· 污染分布的平均绝对偏差第56-58页
　　· 位置参数的稳健估计第58-60页
　　　　· 普林斯顿“稳健年”第58-59页
　　　　· 图基位置参数的估计方法第59-60页
　　· 时间序列分析的稳健化第60-64页
　　　　· 图基在时间序列中的工作第60-63页
　　　　· 时间序列中的稳健性第63-64页
　　· 小结第64-65页
第四章 稳健统计学的奠基人-休伯第65-88页
　　· 休伯的生平与研究背景第66-67页
　　· 位置参数的稳健估计第67-71页
　　　　· 《位置参数稳健估计》的发表第67-69页
　　　　· 《位置参数稳健估计》的主要内容第69-71页
　　· 稳健估计方法第71-85页
　　　　· 单参数M估计第71-73页
　　　　· 位置参数的M估计第73-78页
　　　　· 尺度参数的M估计第78-80页
　　　　· 其它参数估计介绍第80-85页
　　· 休伯稳健估计方法第85-86页
　　　　· 渐近极小极大理论第85-86页
　　　　· 容积方法第86页
　　· 小结第86-88页
第五章 稳健统计学的奠基人-汉佩尔第88-103页
　　· 汉佩尔的生平与研究背景第89-90页
　　· 影响函数的提出第90-94页
　　　　· 影响函数的定义第90-92页
　　　　· 基于影响函数的方法第92-93页
　　　　· 影响函数和渐近方差的关系第93-94页
　　· 崩溃点概念的提出第94-100页
　　　　· 崩溃点概念的引入第95-96页
　　　　· 崩溃点的定义第96-97页
　　　　· 崩溃点的选择第97-99页
　　　　· 崩溃点理论的发展第99-100页
　　· 极小极大方法和影响函数方法的关系第100-102页
　　· 小结第102-103页
第六章 现代稳健统计学的发展第103-113页
　　· 稳健统计学研究内容第103-105页
　　· 稳健统计学的发展第105-112页
　　　　· 早期回顾第105-106页
　　　　· 当代稳健统计学第106-109页
　　　　· 当代统计学中的常用稳健方法第109-112页
　　· 统计学的未来发展第112-113页
结语第113-117页
参考文献第117-130页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加的学术活动第130-131页
致谢第131-132 页

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