统计预测中的鲁棒性PDF（概率密度函数）是指在面对数据异常、模型假设偏差或分布不确定性时，能够保持稳定性和可靠性的概率密度估计方法。传统的PDF估计方法（如参数估计或核密度估计）通常对数据噪声或离群值敏感，可能导致预测结果失真。鲁棒性PDF通过引入抗干扰机制（如M估计、加权似然或非参数鲁棒技术），降低异常值或模型误设的影响，从而在复杂或非理想数据环境下提供更准确的概率描述。其核心目标是在保证统计效率的同时，增强模型对分布变化的适应能力，广泛应用于金融风险管理、工程可靠性分析及气候预测等领域。