本文研究了存在重尾污染时，强鲁棒回归估计器的高维特性。结果显示，在存在重尾噪声时，优化调整的Huber损失与位置参数δ是次优的，需要进一步正则化以达到最佳性能。此外，对于有限二阶矩的噪声分布，岭回归是最佳的，但当协变量的二阶矩不存在时，其衰减速率可能更快。最后，该研究还可以推广到更丰富的模型和数据分布。

本文研究了存在重尾污染时，强鲁棒回归估计器的高维特性。结果显示，在存在重尾噪声时，优化调整的Huber损失与位置参数δ是次优的，需要进一步正则化以达到最佳性能。此外，对于有限二阶矩的噪声分布，岭回归是最佳的，但当协变量的二阶矩不存在时，其衰减速率可能更快。最后，该研究还可以推广到更丰富的模型和数据分布。

本研究探讨了在存在重尾污染的情况下，强鲁棒回归估计器的高维特性。结果表明，优化调整的Huber损失与位置参数δ是次优的，需要进一步正则化以达到最佳性能。此外，研究还导出了岭回归的超额风险的衰减速率。研究展示了公式可以推广到更丰富的模型和数据分布。