Introducción a los Métodos Robustos

Aunque puede decirse que la Estadística tuvo su origen en los censos romanos, sus métodos, tal y como los conocemos hoy en día, se deben fundamentalmente a Sir Ronald Fisher, quien en su trabajo de 1922 (Sobre los fundamentos matemáticos de la estadística teórica), estableció los principios a partir de los cuales se fueron desarrollando las técnicas y métodos que actualmente utilizamos y a los que ya denominamos Métodos Clásicos. 

No obstante, su correcta aplicación requiere de condiciones muy rígidas, tales como un modelo probabilístico fijo (habitualmente la distribución normal) en el que sólo  queden indeterminados uno o dos parámetros (su media y/o su varianza). Pero tal restricción es un problema, ya que los modelos probabilísticos habitualmente utilizados rara vez se ajustan bien al fenómeno aleatorio observado, razón por la cual, los resultados obtenidos bajo tales supuestos dejan de ser válidos, incluso en situaciones muy cercanas a la modelizada bajo la cual se obtuvieron. 

Por estas razones surgieron los denominados Métodos Robustos que aquí estudiaremos. Su origen también es remoto. Rey (1978) lo sitúa en la antigua Grecia, en donde los sitiadores contaban las capas de ladrillos de algunos muros de la ciudad sitiada y tomaban la moda de los recuentos con objeto de determinar la longitud de las escalas a utilizar en el asalto; de esta forma, la estimación realizada no se veía afectada por valores extremos procedentes de muros muy altos o muy bajos y que hubieran conducido a escalas demasiado largas o demasiado cortas. No obstante, fue en 1964 cuando, de la misma manera que los trabajos de R.A. Fisher dotaron a la estadística del rigor matemático del que hasta entonces carecía, el artículo de Peter Huber,  Estimación robusta de un parámetro de localización, abrió las puertas del rigor matemático en robustez y, por ende, las del reconocimiento científico.

 Posteriores trabajos suyos, así como las aportaciones fundamentales de Frank Hampel en los años 1971 y 1974, en donde definió la robustez cualitativa y la curva de influencia, terminaron de poner los cimientos de los Métodos Robustos tal y como son conocidos hoy en día.