Рассматриваются устойчивые методы оценивания параметров моделей по статистическим данным. Основное внимание уделяется адаптивным и робастным методам оценивания неизвестных параметров распределений. Рассмотрены как традиционные подходы П. Хьюбера и Ф. Хампеля к робастному оцениванию, так и подход A.M. Шурыгина, связанный с байесовским точечным засорением. Учебное пособие предназначено для магистрантов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.
