统计中稳健性指的是什么?我的理解是,如果一个模型具有稳健性,那么不管数据中是否存在异常点,也不管总体分布是否与假定的分布有较大差异,这个模型的估计参数的变化不大?我这么理解有没有问题?

如果一个模型他本身的预测效果就很差,在数据存在异常的情况下,该模型的参数估计并没有很大差异(预测效果仍旧渣)。那我能说该模型有很好的稳健性,但是预测效果比较差吗?也就是说,稳健性与预测精确性是没有联系的.

统计中的稳健性在高等数理统计中有介绍,稳健性主要体现在两方面:1.异常值对估计所产生的影响有多大,衡量影响的大小常用影响函数来刻画(可参看Hampel et al.[1986]).2 数据中有多大比例被污染后,估计就会无效,这方面的问题,在稳健统计中,被称之为估计的崩溃点(具体可参看Huber [1981])。个人感觉稳健性与预测精确性没有很大的联系。