Dans ce travail, nous proposons des procédures de test paramétriques et nonparamétrique localement et asymptotiquement optimales au sens de Hajek et Le Cam, pour trois modèles d'asymétrie. <p>La construction de modèles d'asymétrie est un sujet de recherche qui a connu un grand développement ces dernières années, et l'obtention des tests optimaux (pour trois modèles différents) est une étape essentielle en vue de leur mise en application. <p>Notre approche est fondée sur la théorie de Le Cam d'une part, pour obtenir les propriétés de normalité asymptotique, bases de la construction des tests paramétriques optimaux, et la théorie de Hajek d'autre part, qui, via un principe d'invariance permet d'obtenir les procédures non-paramétriques.<p><p>Nous considérons dans ce travail deux classes de distributions univariées asymétriques, l'une fondée sur un développement d'Edgeworth (décrit dans le Chapitre 1), et l'autre construite en utilisant un paramètre d'échelle différent pour les valeurs positives et négatives (le modèle de Fechner, décrit dans le Chapitre 2).<p>Le modèle d'asymétrie elliptique étudié dans le dernier chapitre est une généralisation multivariée du modèle du Chapitre 2.<p>Pour chacun de ces modèles, nous proposons de tester l'hypothèse de symétrie par rapport à un centre fixé, puis par rapport à un centre non spécifié.<p><p>Après avoir décrit le modèle pour lequel nous construisons les procédures optimales, nous obtenons la propriété de normalité locale asymptotique. A partir de ce résultat, nous sommes capable de construire les tests paramétriques localement et asymptotiquement optimaux. Ces tests ne sont toutefois valides que si la densité sous-jacente f est correctement spécifiée. Ils ont donc le mérite de déterminer les bornes d'efficacité paramétrique, mais sont difficilement applicables. <p>Nous adaptons donc ces tests afin de pouvoir tester les hypothèses de symétrie par rapport à un centre fixé ou non, lorsque la densité sous-jacente est considérée comme un paramètre de nuisance. <p>Les tests que nous obtenons restent localement et asymptotiquement optimaux sous f, mais restent valides sous une large classe de densités. <p><p>A partir des propriétés d'invariance du sous-modèle identifié par l'hypothèse nulle, nous obtenons les tests de rangs signés localement et asymptotiquement optimaux sous f, et valide sous une vaste classe de densité. Nous présentons en particulier, les tests fondés sur les scores normaux (ou tests de van der Waerden), qui sont optimaux sous des hypothèses Gaussiennes, tout en étant valides si cette hypothèse n'est pas vérifiée.<p>Afin de comparer les performances des tests paramétriques et non paramétriques présentés, nous calculons les efficacités asymptotiques relatives des tests non paramétriques par rapport aux tests pseudo-Gaussiens, sous une vaste classe de densités non-Gaussiennes, et nous proposons quelques simulations. / Doctorat en sciences, Orientation statistique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

A stochastic operator is a positive linear contraction, P : L1 --+ L1, such that llPfII2 = llfll1 for f > 0. It is called asymptotically stable if the iterates pn f of each density converge in the norm to a fixed density. Pf(x) = f K(x,y)f(y)dy, where K( ·, y) is a density, defines a stochastic kernel operator. A general probabilistic/ deterministic model for biological systems is considered. This leads to the LMT operator P f(x) = Jo - Bx H(Q(>.(x)) - Q(y)) dy, where -H'(x) = h(x) is a density. Several particular examples of cell cycle models are examined. An operator overlaps supports iffor all densities f,g, pn f APng of 0 for some n. If the operator is partially kernel, has a positive invariant density and overlaps supports, it is asymptotically stable. It is found that if h( x) > 0 for x ~ xo ~ 0 and ["'" x"h(x) dx < liminf(Q(A(x))" - Q(x)") for a E (0, 1] lo x-oo then P is asymptotically stable, and an opposite condition implies P is sweeping. Many known results for cell cycle models follow from this. / Mathematical Science / M. Sc. (Mathematics)

Submitted by Leonardo Salim Saker Chaves (lsalimsaker@gmail.com) on 2015-07-24T19:51:22Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_LeonardoSalim_BMHS.pdf: 661288 bytes, checksum: a89da060d1378be5cf51ff1edc18cfc6 (MD5) / Approved for entry into archive by BRUNA BARROS (bruna.barros@fgv.br) on 2015-07-27T14:42:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_LeonardoSalim_BMHS.pdf: 661288 bytes, checksum: a89da060d1378be5cf51ff1edc18cfc6 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2015-07-30T19:33:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_LeonardoSalim_BMHS.pdf: 661288 bytes, checksum: a89da060d1378be5cf51ff1edc18cfc6 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-30T19:33:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_LeonardoSalim_BMHS.pdf: 661288 bytes, checksum: a89da060d1378be5cf51ff1edc18cfc6 (MD5) Previous issue date: 2015-04-28 / This work studies the hypothesis testing based on generalized method of moments (GMM) estimation given by instruments condition. The importance for the development of Economics lies on the fact that when identi cation is weak, the standard test can be misleading. Therefore, it is made a review of proposed tests to overcome this problem and also present two useful frameworks of study; from Moreira (2002), Moreira and Moreira (2013) and Kleibergen (2005). So, this work conciliate the previous frameworks a way to write the score proposed initially in Kleibergen (2005) using Moreira and Moreira (2013) statistics and presents the optimal score test based on asymptotic theory from Newey and McFadden (1984). Moreover, the study shows the equivalence between the GMM and maximum likelihood estimation to deal with the weak instruments problem. / Esta dissertação se propõe ao estudo de inferência usando estimação por método generalizado dos momentos (GMM) baseado no uso de instrumentos. A motivação para o estudo está no fato de que sob identificação fraca dos parâmetros, a inferência tradicional pode levar a resultados enganosos. Dessa forma, é feita uma revisão dos mais usuais testes para superar tal problema e uma apresentação dos arcabouços propostos por Moreira (2002) e Moreira & Moreira (2013), e Kleibergen (2005). Com isso, o trabalho concilia as estatísticas utilizadas por eles para realizar inferência e reescreve o teste score proposto em Kleibergen (2005) utilizando as estatísticas de Moreira & Moreira (2013), e é obtido usando a teoria assintótica em Newey & McFadden (1984) a estatística do teste score ótimo. Além disso, mostra-se a equivalência entre a abordagem por GMM e a que usa sistema de equações e verossimilhança para abordar o problema de identificação fraca.

A stochastic operator is a positive linear contraction, P : L1 --+ L1, such that llPfII2 = llfll1 for f > 0. It is called asymptotically stable if the iterates pn f of each density converge in the norm to a fixed density. Pf(x) = f K(x,y)f(y)dy, where K( ·, y) is a density, defines a stochastic kernel operator. A general probabilistic/ deterministic model for biological systems is considered. This leads to the LMT operator P f(x) = Jo - Bx H(Q(>.(x)) - Q(y)) dy, where -H'(x) = h(x) is a density. Several particular examples of cell cycle models are examined. An operator overlaps supports iffor all densities f,g, pn f APng of 0 for some n. If the operator is partially kernel, has a positive invariant density and overlaps supports, it is asymptotically stable. It is found that if h( x) > 0 for x ~ xo ~ 0 and ["'" x"h(x) dx < liminf(Q(A(x))" - Q(x)") for a E (0, 1] lo x-oo then P is asymptotically stable, and an opposite condition implies P is sweeping. Many known results for cell cycle models follow from this. / Mathematical Science / M. Sc. (Mathematics)

Dans ce travail, nous proposons des procédures de test paramétriques et nonparamétriques localement et asymptotiquement optimales au sens de Hajek et Le Cam, pour deux modèles de données de panel. Notre approche est fondée sur la théorie de Le Cam d'une part, pour obtenir les propriétés de normalité asymptotique, bases de la construction des tests paramétriques optimaux, et la théorie de Hajek d'autre part, qui, via un principe d'invariance, permet d'obtenir les procédures nonparamétriques.<p><p><p><p>Dans le premier chapitre, nous considérons un modèle à erreurs composées et nous nous intéressons au problème qui consiste à tester l'absence de l'effet individuel aléatoire. Nous<p>établissons la propriété de normalité locale asymptotique (LAN), ce qui nous permet de construire des procédures paramétriques localement et asymptotiquement optimales (“les plus stringentes”)<p>pour le problème considéré. L'optimalité de ces procédures est liée à la densité-cible f1. Ces propriétés d'optimalité sont hautement paramétriques puisqu'elles requièrent que la densité sous-jacente soit f1. De plus, ces procédures ne seront valides que si la densité-cible f1 et la densité sous-jacent g1 coincïdent. Or, en pratique, une spécification correcte de la densité sous-jacente g1 est non réaliste, et g1 doit être considérée comme un paramètre de nuissance. Pour éliminer cette nuisance, nous adoptons l'argument d'invariance et nous nous restreignons aux procédures fondées sur des statistiques qui sont mesurables par rapport au vecteur des rangs. Les tests que nous obtenons restent valide quelle que soit la densité sous-jacente et sont localement et asymptotiquement les plus stringents. Afin d'avoir des renseignements sur l'efficacité des tests<p>fondés sur les rangs sous différentes lois, nous calculons les efficacités asymptotiques relatives de ces tests par rapport aux tests pseudo-gaussiens, sous des densités g1 quelconques. Enfin, nous proposons quelques simulations pour comparer les performances des procédures proposées. <p><p><p><p>Dans le deuxième chapitre, nous considérons un modèle à erreurs composées avec autocorrélation d'ordre 1 et nous montrons que ce modèle jouit de la propriété LAN. A partir de ce résultat, nous construisons des tests optimaux, au sens local et asymptotique, pour trois problèmes de tests importants dans ce contexte :(a) test de l'absence d'effet individuel et d'autocorrélation; (b) test de l'absence d'effet individuel en présence d'une autocorrélation non<p>spécifiée; et (c) test de l'absence d'autocorrélation en présence d'un effet individuel non spécifié. Enfin, nous proposons quelques simulations pour comparer les performances des tests pseudogaussiens<p>et des tests classiques. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Nous appliquons la théorie asymptotique des expériences statistiques à des problèmes liés aux valeurs extrêmes. Quatre modèles semi-paramétriques sont envisagés. Tout d'abord le modèle d'échantillonnage de fonction de répartition de type Pareto. L'index de Pareto est le paramètre d'intérêt tandis que la fonction à variation lente, qui intervient dans la décomposition de la fonction de survie, joue le rôle de nuisance. Nous considérons ensuite des observations i.i.d. de fonction de répartition de type Weibull. Le troisième modèle étudié est un modèle de régression. On considère des couples d'observations $(Y_i,X_i)$ indépendants, les v.a. $X_i$ sont i.i.d. de loi connue et on suppose que la fonction de répartition de la loi de $Y$ conditionnellement à $X$ est de type Pareto, avec une fonction à variation lente et un index $gamma$ qui dépendent de $X$. On fait l'hypothèse que la fonction $gamma$ a une forme quelconque mais connue, qui dépend d'un paramètre $\ / Doctorat en sciences, Orientation statistique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4331.pdf: 1908865 bytes, checksum: d564b46a6111fdca6f7cc9f4d5596637 (MD5) Previous issue date: 2009-03-18 / Universidade Federal de Minas Gerais / The Weibull distribuition is a common initial choice for modeling data with monotone hazard rates. However, such distribution fails to provide a reasonable parametric _t when the hazard function is unimodal or bathtub-shaped. In this context, Cooray (2006) proposed a generalization of the Weibull family by considering the distributions of the odds of Weibull and inverse Weibull families, referred as the odd Weibull family which is not just useful for modeling unimodal and bathtub-shaped hazards, but it is also convenient for testing goodness-of-_t of Weibull and inverse Weibull as submodels. In this project we have systematically studied the odd Weibull family along with its properties, showing motivations for its utilization, inserting covariates in the model, pointing out some troubles associated with the maximum likelihood estimation and proposing interval estimation and hypothesis test construction methodologies for the model parameters. We have also compared resampling results with asymptotic ones. Coverage probability from proposed con_dence intervals and size and power of considered hypothesis tests were both analyzed as well via Monte Carlo simulation. Furthermore, we have proposed a Bayesian estimation methodology for the model parameters based in Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation techniques. / A distribuição Weibull é uma escolha inicial freqüente para modelagem de dados com taxas de risco monótonas. Entretanto, esta distribuição não fornece um ajuste paramétrico razoável quando as funções de risco assumem um formato unimodal ou em forma de banheira. Neste contexto, Cooray (2006) propôs uma generalização da família Weibull considerando a distribuição da razão de chances das famílias Weibull e Weibull inversa, referida como família Weibull de razão de chances. Esta família não é apenas conveniente para modelar taxas de risco unimodal e banheira, mas também é adequada para testar a adequabilidade do ajuste das famílias Weibull e Weibull inversa como submodelos. Neste trabalho, estudamos sistematicamente a família Weibull de razão de chances e suas propriedades, apontando as motivações para o seu uso, inserindo covariáveis no modelo, veri_cando as di_culdades referentes ao problema da estimação de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo e propondo metodologia de estimação intervalar e construção de testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Comparamos os resultados obtidos por meio dos métodos de reamostragem com os resultados obtidos via teoria assintótica. Tanto a probabilidade de cobertura dos intervalos de con_ança propostos quanto o tamanho e poder dos testes de hipóteses considerados foram estudados via simulação de Monte Carlo. Além disso, propusemos uma metodologia Bayesiana de estimação para os parâmetros do modelo baseados em técnicas de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov.