<div>JW > they may be particularly applicable to language</div><div>The methods are, in diverse areas, I find. On the other hand, I was surprised not to find them in the NaturalLanguageProcessing task view of my favorite programming language <a href="http://cran.r-project.org/">R</a>.</div>
<div><br></div>JW> robust rank correlations<br>There is a difference between "Robust" ad "Nonparametric". In general "Robust" is more apt to handle outliers.<div><br></div><div>W> <span class="Apple-style-span" style="font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px; border-collapse: collapse; color: rgb(68, 68, 68); ">corpus-driven NLP often deals with huge datasets</span></div>
<div><span class="Apple-style-span" style="font-size: 13px; "></span><font class="Apple-style-span" color="#444444" face="arial, sans-serif"><span class="Apple-style-span" style="border-collapse: collapse;">Everybody claims this, for his industry. I found application of Robust statistic in data mining for a international bank (huge amount of customers).</span></font></div>
<div><font class="Apple-style-span" color="#444444" face="arial, sans-serif"><span class="Apple-style-span" style="border-collapse: collapse;"><br></span></font></div><div><font class="Apple-style-span" color="#444444" face="arial, sans-serif"><span class="Apple-style-span" style="border-collapse: collapse;">Rainer</span></font></div>
<div><br></div>