Работа посвящена исследованию стойких оценок параметров сдвига и масштаба распределения минимального значения. Исследование проведено методом статистических испытаний. Оценки сравниваются в условиях засорения модельного распределения. Выявляются ситуации, в которых стойкие оценки имеют преимущество перед оценками по методу максимального правдоподобия.
[1] Шурыгин А.М. Прикладная стохастика: робастность, оценивание, прогноз. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 224 c.
[2] Боровков А.А. Математическая статистика. – Новосибирск: Наука; Изд-во Ин-та математики, 1997. – 772 с.
[3] Лисицин Д.В. Об оценивании параметров модели при байесовском точечном засорении // Доклады АН ВШ РФ. – 2009. – № 1 (12). – C. 41–55.
[4] Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания (Статистическая обработка неоднородных совокупностей). – М.: Статистика, 1980. – 208 c.
[5] Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния / Ф. Хампель, Э. Рончетти, П. Рауссеу, В. Штаэль. – М.: Мир, 1989. – 512 c.