¿Qué queda de la «estadística robusta» clásica?

Estos días estoy muy atento a todo lo que tiene que ver con estadística robusta. El motivo es doble:

  • Estoy involucrado en un proyecto donde quieren ajustar ciertos modelos usando funciones de pérdida robustas (Huber, Tukey, etc.).
  • Hay una 1 > p > 0 de que me toque meter mano a MOMO y sus derivados para que lo del coronavirus no joda los contrafactuales de 2021 y sucesivos (¿bastará con eliminar unos cuantos meses de 2020?).

Así las cosas, ha aterrizado en mi tableta The Changing History of Robustness, donde, el autor, Stigler:

  1. Habla del libro (relativamente reciente), Robustness.
  2. Manifiesta su sorpresa (¿estupor?) de que en sus 450 páginas no cite en absoluto toda la teoría clásica de la estimación robusta (estimadores M, etc.) que todavía colean en determinados manuales de estadística.
  3. Cuenta la historia de la cosa (¡muy interesante!), desde sus prometedores inicios hasta la llegada del invierno de la estadística robusta.

Así las cosas, da la impresión de que el futuro de la estadística robusta clásica es este.

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