ESTADISTICA ESPAÑOLA Vol. 36, Núrn. 137, 1994, págs. 327 a 387 Estimación robusta por RUBEN H. ZAMAR University of British Columbia RESUMEN En este artícula se presentan algunos enfoques recientes de la teoría de estimación robusta, particularmente resultados en el área de minimización del sesgo máximo. Se describen algunos estimado- res robustos de regresión y se introduce la definición de curva de sesgo máximo. Se discute !a relación entre esta curva y la sensitivi- dad a errores groseros. Estos conceptos se ilustran en el caso de modelos sencillos de posición y dispersión. Palabras clave: estimadores minimax, sesgo máximo, sensibilidad a contaminacíones. C/asificación AMS: 62Jxx, 62H12. 1. INTRODUCCION Una práctica muy común en estadística (tanto teórica como aplicada) es su- poner que los datos han sido generados por un mecanismo aleatorio y que éste puede ser representado por un miembro F^ de la familia paramétrica de funcio- nes de distribución ^={F^:HE O} [1]