Introducción a los Métodos Robustos. El capitulo se dedica a analizar problemas donde no se verifican las suposiciones de los Métodos Estadísticos clásicos y se sugieren posibles soluciones a este problema.
Conceptos Básicos de Robustez. En este capítulo se explican detalladamente los principales conceptos y herramientas que se utilizan en Robustez: Funcional asociado a un estadístico, Función de Influencia, Punto de Ruptura, etc.
Estimadores Unidimensionales Robustos. Una vez introducidos los elementos básicos de un análisis de robustez, estos se aplican al caso de la estimación por punto, hablando de los M-estimadores, R-estimadores y L-estimadores como las tres cases de estimadores puntuales más comunes en Estadística Robusta.
Estimadores Unidimensionales Robustos de Máxima Eficiencia. Dentro de la clase de Estimadores Robustos nos interesa poder determinar cuáles son los de máxima eficiencia. A ello se dedica este capítulo.
Contrastes de Hipótesis Robustos. Como es bien conocido, los tests de hipótesis son la herramienta estadística más utilizada. En este capítulo se estudian los Métodos Estadísticos Robustos a aplicar en un test de hipótesis.
Estimadores Multidimensionales Robustos. Los Métodos antes utilizados en el caso unidimensional son ahora extendidos al caso multivariante.
Métodos Robustos para el Modelo Lineal. En este capítulo se aplican los conceptos anteriores al Modelo Lineal.
