| 一、前言 | 第1-11页 |
| 二、研究背景 | 第11-38页 |
| ·稳健性理论与稳健回归方法 | 第11-23页 |
| ·稳健统计的定义及稳健方法的必要性 | 第11-14页 |
| ·稳健性理论概要 | 第14-18页 |
| ·稳健统计与经典参数与非参数方法的关系 | 第18-20页 |
| ·具有稳健性的回归分析方法回顾 | 第20-23页 |
| ·回归诊断与多个异常点问题 | 第23-36页 |
| ·异常点及其产生原因 | 第23-25页 |
| ·经典回归诊断主要内容 | 第25-28页 |
| ·多个异常点诊断中的掩盖与淹没现象 | 第28-31页 |
| ·解决掩盖问题的方法尝试 | 第31-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 三、稳健回归方法研究 | 第38-69页 |
| ·M类回归估计 | 第38-52页 |
| ·M估计 | 第38-49页 |
| ·GM估计 | 第49-52页 |
| ·R类回归估计 | 第52-57页 |
| ·R估计的概念 | 第52-53页 |
| ·R回归估计及其假设检验的算法 | 第53-57页 |
| ·HBP类回归估计 | 第57-64页 |
| ·两阶段方法提高稳健估计效能的尝试 | 第64-67页 |
| ·基于HBP估计的一步M估计 | 第64-65页 |
| ·基于HBP估计的一步GM估计 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 四、多个异常点的识别及影响分析 | 第69-93页 |
| ·基于HBP估计的异常点识别方法 | 第69-80页 |
| ·基于影响矩阵的多个影响点识别方法 | 第80-86页 |
| ·对多元共线性的影响 | 第86-91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 五、SAS系统下的软件实现及可视化模块Redir的应用 | 第93-99页 |
| ·软件实现 | 第93-96页 |
| ·异常点诊断与稳健回归分析策略 | 第96-99页 |
| 六、实例分析 | 第99-105页 |
| 七、课题研究总结 | 第105-110页 |
| ·主要研究内容及特色 | 第105-108页 |
| ·进一步工作(附攻读学位期间发表论文情况) | 第108-110页 |
| 八、致谢 | 第110-111页 |
| 九、参考文献 | 第111-119页 |