Les méthodes statistiques robustes et non paramétriques trouvent leurs fondements dans des domaines aussi variés que l'agronomie, l'astronomie, les sciences biomédicales, la santé publique et, plus récemment, la génomique, la bioinformatique et les statistiques financières. Ces disciplines s'appuient aujourd'hui sur l'exploration de données et des algorithmes informatiques de haut niveau, mais pour utiliser efficacement les procédures robustes et non paramétriques, il est essentiel que les praticiens en comprennent les principes. L'ouvrage « Methodology in Robust and Nonparametric Statistics » offre une explication mathématique rigoureuse et approfondie de la méthodologie des procédures statistiques robustes et non paramétriques, en présentant les fondements des méthodes robustes et les développements théoriques récents. Cet ouvrage est entièrement à jour. Il présente l'estimation multivariée robuste et non paramétrique, en mettant l'accent sur les procédures affines-équivariantes, suivies des tests d'hypothèses et des intervalles de confiance. Il évite les abstractions mathématiques tout en restant largement théorique. Il fournit un ensemble d'outils mathématiques fondamentaux utilisés tout au long de l'ouvrage pour la démonstration des principaux résultats. La méthodologie présentée, avec une attention particulière portée à l'asymptotique et aux interrelations, ouvrira la voie à de futurs développements sur les procédures statistiques robustes dans des modèles plus complexes. Illustré par des exemples, l'ouvrage met en lumière les applications dans les domaines des sciences biomédicales, de la bioinformatique, de la finance et de l'ingénierie. Des exercices sont également proposés. . Langue : anglais