Распределения с тяжелыми хвостами типичны для сложных много-компонентных систем. Эти распределения обладают рядом специфических свойств, включая более медленную, чем экспоненциальная, сходимость к нулю на хвостах распределения, а также нарушения условия Крамера, то есть возможное несуществование некоторых моментов распределения, а также редкие наблюдения на хвостах распределения. Соответственно, анализ таких распределений требует специальных статистических методов. В книге ‘Непараметрический анализ одномерных данных, распределенных с тяжелыми хвостами’ приводятся такие статические методы. Дается обзор классических результатов и результатов недавних исследований в теории непараметрического оценивания плотности распределения вероятностей и ее приложений к задаче классификации в ситуации, когда объекты принадлежат популяциям, распределенным с тяжелыми хвостами, исследований хвостового индекса, высоких квантилей, риска отказов и функции восстановления.