Le présent travail porte sur l’estimation d’un système en temps discret dont l’évolution est décrite par une chaîne semi-markovienne (CSM) d’espace d’état fini. Nous présentons le principe d’invariance sous forme multidimensionnelle pour le noyau semi-markovien (NSM), ainsi que diverses mesures du processus. Ensuite, nous étudions l’estimation non-paramétrique de la loi stationnaire de la CSM, en considérant deux estimateurs différents, et nous montrons qu’ils ont le même comportement asymptotique. La probabilité de la première entrée est également introduite. Nous proposons un estimateur et nous étudions ses propriétés asymptotiques : la convergence forte et la normalité asymptotique.D’autre part, nous nous concentrons sur l’étude de la fiabilité des systèmes semi-markoviens. Nous définissons la fiabilité sur intervalle d’un système dont la fiabilité et la disponibilité sont des cas particuliers et nous étudions les propriétés asymptotiques d’un estimateur proposé. De plus, nous présentons une comparaison de l’estimation des différentes mesures de fiabilité fondées sur deux estimateurs du NSM, en réalisant une trajectoire unique et des observations multiples indépendantes. Ce travail fournit aussi des résultats dans le cas semi-markovien à temps discret avec espace d’état général. Nous évaluons l’approximation de moyenne et de diffusion des chaînes de renouvellement markovien. Enfin, nous nous sommes aussi intéressés à une autre classe des processus pour laquelle nous obtenons des résultats dans le cadre des files d’attente. Nous étudions l’approximation de moyenne pour le modèle d’Engset en temps continu et nous appliquons ce résultat aux files d’attente avec ré-essais. / The present work concerns the estimation of a discrete-time system whose evolution is governed by a semi-Markov chain (SMC) with finitely many states. We present the invariance principle in a multidimensional form for the semi-Markov kernel (SMK) and some associated measures of the process. Afterwards, we study the nonparametric estimation of the stationary distribution of the SMC, considering two different estimators, and we prove that they hold the same asymptotic behavior. We introduce also the first hitting probability. We propose an estimator and study its asymptotic properties : the strong consistency and the asymptotic normality. On the other hand, we focus on the study of the dependability of semi-Markovsystems. We introduce the interval reliability whose special cases are the reliability and the availability measures and we study the asymptotic properties of a proposed estimator. Moreover, we present a comparison of nonparametric estimation for various reliability measures based on two estimators of the SMK, realizing a unique trajectory and multiple independent observations.Furthermore, this work provides results on the discrete-time semi-Markov case with general state space. We evaluate the average and diffusion approximation of Markov renewal chains. Finally, we are also interested in another class of processes for which we obtain results in the framework of queueing systems. We establish the average approximationfor the Engset model in continuous time and we apply this result to retrial queues.

The thesis presents test statistics of Value-at-Risk and Conditional Value-at-Risk. The reader is familiar with basic nonparametric estimators and their asymptotic distributions. Tests of accuracy of Value-at- Risk are explained and asymptotic test of Conditional Value-at-Risk is derived. The thesis is concluded by process of backtesting of Value-at-Risk model using real data and computing statistical power and probability of Type I error for selected tests. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Das vorliegende Skript ist aus dem Lehrveranstaltungszyklus Theorie und Methodik der Statistik hervorgegangen, den ich an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der TU Dresden im Hauptstudium der Diplomstudiengänge und in den Masterstudiengängen gehalten habe. Es gibt 16 ältere Auflagen, die während mehr als 15 Jahren kontinuierlich überarbeitet, erweitert und korrigiert wurden. Für Hinweise auf Fehler und für Erweiterungs- und Verbesserungsvorschläge danke ich mehreren Studenten und allen Mitarbeitern, die in dieser Zeit am Lehrstuhl für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik beschäftigt waren. Die 30 Kapitel verteilen sich auf die fünf Teile Grundlagen, Schätzen und Testen, Korrelation und Regression, Stochastische Prozesse und Multivariate Verfahren, die jeweils Grundlage einer Lehrveranstaltung waren. Viele Kapitel haben einen abschließenden Abschnitt "Weiterführendes" mit zusätzlichem und ergänzendem Material, das in der Vorlesung nicht behandelt wurde, sowie zusätzlichen Eräauterungen, Beispielen und Anmerkungen. Zur verwendeten Notation und zu mathematischen Grundlagen siehe Anhang A.

The aim of this thesis is to construct exact, axially symmetric solutions of Einstein- Maxwell(-dilaton) equations, which possess a discrete translational symmetry along an axis. We present two possible approaches to their construction. The first one is to solve Einstein-Maxwell equations, the second one relies on a dimensional reduction from a higher dimension. We examine the geometry of the solutions, their horizons and singu- larities, motions of charged test particles and compare them. 1

This thesis investigates some problems related to the form and shape of statistical distributions with the main focus on goodness of fit and bump hunting. A bump is a distinctive characteristic of distributional shape. A search for bumps, or bump hunting, in a probability density function (PDF) has long been an important topic in statistical research. We introduce a new definition of a bump which relies on the notion of the curvature of a planar curve. We then propose a new method for bump hunting which is based on a kernel density estimator of the unknown PDF. The method gives not only the number of bumps but also the location of their centers and base points. In quantitative risk applications, the selection of distributions that properly capture upper tail behavior is essential for accurate modeling. We study tests of distributional form, or goodness-of-fit (GoF) tests, that assess simple hypotheses, i.e., when the parameters of the hypothesized distribution are completely specified. From theoretical and practical perspectives, we analyze the limiting properties of a family of weighted Cramér-von Mises GoF statistics W2 with weight function psi(t)=1/(1-t)^beta (for beta<=2) which focus on the upper tail. We demonstrate that W2 has no limiting distribution. For this reason, we provide a normalization of W2 that leads to a non-degenerate limiting distribution. Further, we study W2 for composite hypotheses, i.e., when distributional parameters must be estimated from a sample at hand. When the hypothesized distribution is heavy-tailed, we examine the finite sample properties of W2 under the Chen-Balakrishnan transformation that reduces the original GoF test (the direct test) to a test for normality (the indirect test). In particular, we compare the statistical level and power of the pairs of direct and indirect tests. We observe that decisions made by the direct and indirect tests agree well, and in many cases they become independent as sample size grows. / Thesis / Doctor of Philosophy (PhD)

Dans le contexte de la modélisation aléatoire des événements récurrents, un modèle statistique particulier est exploré. Ce modèle est fondé sur la théorie des processus de comptage et est construit dans le cadre d'analyse de défaillances dans les réseaux d'eau. Dans ce domaine nous disposons de données sur de nombreux systèmes observés durant une certaine période de temps. Les systèmes étant posés à des instants différents, leur âge est utilisé en tant qu'échelle temporelle dans la modélisation. Le modèle tient compte de l'historique incomplet d'événements, du vieillissement des systèmes, de l'impact négatif des défaillances précédentes sur l'état des systèmes et des covariables. Le modèle est positionné parmi d'autres approches visant à l'analyse d'événements récurrents utilisées en biostatistique et en fiabilité. Les paramètres du modèle sont estimés par la méthode du Maximum de Vraisemblance (MV). Une covariable dépendante du temps est intégrée au modèle. Il est supposé qu'elle est extérieure au processus de défaillance et constante par morceaux. Des méthodes heuristiques sont proposées afin de tenir compte de cette covariable lorsqu'elle n'est pas observée. Des méthodes de simulation de données artificielles et des estimations en présence de la covariable temporelle sont proposées. Les propriétés de l'estimateur (la normalité, le biais, la variance) sont étudiées empiriquement par la méthode de Monte Carlo. L'accent est mis sur la présence de deux directions asymptotiques : asymptotique en nombre de systèmes n et asymptotique en durée d'observation T. Le comportement asymptotique de l'estimateur MV constaté empiriquement est conforme aux résultats théoriques classiques. Il s'agit de l'asymptotique en n. Le comportement T-asymptotique constaté empiriquement n'est pas classique. L'analyse montre également que les deux directions asymptotiques n et T peuvent être combinées en une unique direction : le nombre d'événements observés. Cela concerne les paramètres classiques du modèle (les coefficients associés aux covariables fixes et le paramètre caractérisant le vieillissement des systèmes). Ce n'est en revanche pas le cas pour le coefficient associé à la covariable temporelle et pour le paramètre caractérisant l'impact négatif des défaillances précédentes sur le comportement futur du système. La méthodologie développée est appliquée à l'analyse des défaillances des réseaux d'eau. L'influence des variations climatiques sur l'intensité de défaillance est prise en compte par une covariable dépendante du temps. Les résultats montrent globalement une amélioration des prédictions du comportement futur du processus lorsque la covariable temporelle est incluse dans le modèle. / In the context of stochastic modeling of recurrent events, a particular model is explored. This model is based on the counting process theory and is built to analyze failures in water distribution networks. In this domain the data on a large number of systems observed during a certain time period are available. Since the systems are installed at different dates, their age is used as a time scale in modeling. The model accounts for incomplete event history, aging of systems, negative impact of previous failures on the state of systems and for covariates.The model is situated among other approaches to analyze the recurrent events, used in biostatistics and in reliability. The model parameters are estimated by the Maximum Likelihood method (ML). A method to integrate a time-dependent covariate into the model is developed. The time-dependent covariate is assumed to be external to the failure process and to be piecewise constant. Heuristic methods are proposed to account for influence of this covariate when it is not observed. Methods for data simulation and for estimations in presence of the time-dependent covariate are proposed. A Monte Carlo study is carried out to empirically assess the ML estimator's properties (normality, bias, variance). The study is focused on the doubly-asymptotic nature of data: asymptotic in terms of the number of systems n and in terms of the duration of observation T. The asymptotic behavior of the ML estimator, assessed empirically agrees with the classical theoretical results for n-asymptotic behavior. The T-asymptotics appears to be less typical. It is also revealed that the two asymptotic directions, n and T can be combined into one unique direction: the number of observed events. This concerns the classical model parameters (the coefficients associated to fixed covariates, the parameter characterizing aging of systems). The presence of one unique asymptotic direction is not obvious for the time-dependent covariate coefficient and for a parameter characterizing the negative impact of previous events on the future behavior of a system.The developed methodology is applied to the analysis of failures of water networks. The influence of climatic variations on failure intensity is assessed by a time-dependent covariate. The results show a global improvement in predictions of future behavior of the process when the time-dependent covariate is included into the model.

Ce mémoire porte sur la présentation des estimateurs de Bernstein qui sont des alternatives récentes aux différents estimateurs classiques de fonctions de répartition et de densité. Plus précisément, nous étudions leurs différentes propriétés et les comparons à celles de la fonction de répartition empirique et à celles de l'estimateur par la méthode du noyau. Nous déterminons une expression asymptotique des deux premiers moments de l'estimateur de Bernstein pour la fonction de répartition. Comme pour les estimateurs classiques, nous montrons que cet estimateur vérifie la propriété de Chung-Smirnov sous certaines conditions. Nous montrons ensuite que l'estimateur de Bernstein est meilleur que la fonction de répartition empirique en terme d'erreur quadratique moyenne. En s'intéressant au comportement asymptotique des estimateurs de Bernstein, pour un choix convenable du degré du polynôme, nous montrons que ces estimateurs sont asymptotiquement normaux. Des études numériques sur quelques distributions classiques nous permettent de confirmer que les estimateurs de Bernstein peuvent être préférables aux estimateurs classiques. / This thesis focuses on the presentation of the Bernstein estimators which are recent alternatives to conventional estimators of the distribution function and density. More precisely, we study their various properties and compare them with the empirical distribution function and the kernel method estimators. We determine an asymptotic expression of the first two moments of the Bernstein estimator for the distribution function. As the conventional estimators, we show that this estimator satisfies the Chung-Smirnov property under conditions. We then show that the Bernstein estimator is better than the empirical distribution function in terms of mean squared error. We are interested in the asymptotic behavior of Bernstein estimators, for a suitable choice of the degree of the polynomial, we show that the Bernstein estimators are asymptotically normal. Numerical studies on some classical distributions confirm that the Bernstein estimators may be preferable to conventional estimators.

Ce mémoire porte sur la présentation des estimateurs de Bernstein qui sont des alternatives récentes aux différents estimateurs classiques de fonctions de répartition et de densité. Plus précisément, nous étudions leurs différentes propriétés et les comparons à celles de la fonction de répartition empirique et à celles de l'estimateur par la méthode du noyau. Nous déterminons une expression asymptotique des deux premiers moments de l'estimateur de Bernstein pour la fonction de répartition. Comme pour les estimateurs classiques, nous montrons que cet estimateur vérifie la propriété de Chung-Smirnov sous certaines conditions. Nous montrons ensuite que l'estimateur de Bernstein est meilleur que la fonction de répartition empirique en terme d'erreur quadratique moyenne. En s'intéressant au comportement asymptotique des estimateurs de Bernstein, pour un choix convenable du degré du polynôme, nous montrons que ces estimateurs sont asymptotiquement normaux. Des études numériques sur quelques distributions classiques nous permettent de confirmer que les estimateurs de Bernstein peuvent être préférables aux estimateurs classiques. / This thesis focuses on the presentation of the Bernstein estimators which are recent alternatives to conventional estimators of the distribution function and density. More precisely, we study their various properties and compare them with the empirical distribution function and the kernel method estimators. We determine an asymptotic expression of the first two moments of the Bernstein estimator for the distribution function. As the conventional estimators, we show that this estimator satisfies the Chung-Smirnov property under conditions. We then show that the Bernstein estimator is better than the empirical distribution function in terms of mean squared error. We are interested in the asymptotic behavior of Bernstein estimators, for a suitable choice of the degree of the polynomial, we show that the Bernstein estimators are asymptotically normal. Numerical studies on some classical distributions confirm that the Bernstein estimators may be preferable to conventional estimators.

Ce travail de thèse porte sur l'estimation paramétrique du maximum de vraisemblance pour des données de survie tronquées à droite, lorsque les délais de troncature sont considérés déterministes. Il a été motivé par le problème de la modélisation des délais de survenue des effets indésirables médicamenteux à partir des bases de données de pharmacovigilance, constituées des cas notifiés. Les distributions exponentielle, de Weibull et log-logistique ont été explorées.Parfois le caractère tronqué à droite des données est ignoré et un estimateur naïf est utilisé à la place de l'estimateur pertinent. Une première étude de simulations a montré que, bien que ces deux estimateurs - naïf et basé sur la troncature à droite - puissent être positivement biaisés, le biais de l'estimateur basé sur la troncature est bien moindre que celui de l'estimateur naïf et il en va de même pour l'erreur quadratique moyenne. De plus, le biais et l'erreur quadratique moyenne de l'estimateur basé sur la troncature à droite diminuent nettement avec l'augmentation de la taille d'échantillon, ce qui n'est pas le cas de l'estimateur naïf. Les propriétés asymptotiques de l'estimateur paramétrique du maximum de vraisemblance ont été étudiées. Sous certaines conditions, suffisantes, cet estimateur est consistant et asymptotiquement normal. La matrice de covariance asymptotique a été détaillée. Quand le délai de survenue est modélisé par la loi exponentielle, une condition d'existence de l'estimation du maximum de vraisemblance, assurant ces conditions suffisantes, a été obtenue. Pour les deux autres lois, une condition d'existence de l'estimation du maximum de vraisemblance a été conjecturée.A partir des propriétés asymptotiques de cet estimateur paramétrique, les intervalles de confiance de type Wald et de la vraisemblance profilée ont été calculés. Une seconde étude de simulations a montré que la couverture des intervalles de confiance de type Wald pouvait être bien moindre que le niveau attendu en raison du biais de l'estimateur du paramètre de la distribution, d'un écart à la normalité et d'un biais de l'estimateur de la variance asymptotique. Dans ces cas-là, la couverture des intervalles de la vraisemblance profilée est meilleure.Quelques procédures d'adéquation adaptées aux données tronquées à droite ont été présentées. On distingue des procédures graphiques et des tests d'adéquation. Ces procédures permettent de vérifier l'adéquation des données aux différents modèles envisagés.Enfin, un jeu de données réelles constitué de 64 cas de lymphomes consécutifs à un traitement anti TNF-α issus de la base de pharmacovigilance française a été analysé, illustrant ainsi l'intérêt des méthodes développées. Bien que ces travaux aient été menés dans le cadre de la pharmacovigilance, les développements théoriques et les résultats des simulations peuvent être utilisés pour toute analyse rétrospective réalisée à partir d'un registre de cas, où les données sur un délai de survenue sont aussi tronquées à droite. / This work investigates the parametric maximum likelihood estimation for right-truncated survival data when the truncation times are considered deterministic. It was motivated by the modeling problem of the adverse drug reactions time-to-onset from spontaneous reporting databases. The families of the exponential, Weibull and log-logistic distributions were explored.Sometimes, right-truncation features of spontaneous reports are not taken into account and a naive estimator is used instead of the truncation-based estimator. Even if the naive and truncation-based estimators may be positively biased, a first simulation study showed that the bias of the truncation-based estimator is always smaller than the naive one and this is also true for the mean squared error. Furthermore, when the sample size increases, the bias and the mean squared error are almost constant for the naive estimator while they decrease clearly for the truncation-based estimator.Asymptotic properties of the truncation-based estimator were studied. Under sufficient conditions, this parametric truncation-based estimator is consistent and asymptotically normally distributed. The covariance matrix was detailed. When the time-to-onset is exponentially distributed, these sufficient conditions are checked as soon as a condition for the maximum likelihood estimation existence is satisfied. When the time-to-onset is Weibull or log-logistic distributed, a condition for the maximum likelihood estimation existence was conjectured.The asymptotic distribution of the maximum likelihood estimator makes it possible to derive Wald-type and profile likelihood confidence intervals for the distribution parameters. A second simulation study showed that the estimated coverage probability of the Wald-type confidence intervals could be far from the expected level because of a bias of the parametric maximum likelihood estimator, a gap from the gaussian distribution and a bias of the asymptotic variance estimator. In these cases, the profile likelihood confidence intervals perform better.Some goodness-of-fit procedures adapted to right-truncated data are presented. Graphical procedures and goodness-of-fit tests may be distinguished. These procedures make it possible to check the fit of different parametric families to the data.Illustrating the developed methods, a real dataset of 64 cases of lymphoma, that occurred after anti TNF-α treatment and that were reported to the French pharmacovigilance, was finally analyzed. Whilst an application to pharmacovigilance was led, the theoretical developments and the results of the simulation study may be used for any retrospective analysis from case registries where data are right-truncated.

Ο στόχος της παρούσας διατριβής είναι η ανάπτυξη μιας νέας κλάσης εξωτερικά εξαρτώμενων στοχαστικών συναρτησιακών μοντέλων για την αναγνώριση (identification) δυναμικών συστημάτων που παρουσιάζουν πολλαπλά σημεία λειτουργίας, τα οποία καθορίζονται από μετρήσιμη εξωτερική μεταβλητή (όπως για παράδειγμα, η θερμοκρασία, η υγρασία, κ.λ.π.). Επιπλέον, στόχος είναι η ανάπτυξη καινοτόμου μεθοδολογίας διάγνωσης (ανίχνευσης, προσδιορισμού και εκτίμησης) βλαβών σε δυναμικά συστήματα βάσει των στοχαστικών συναρτησιακών μοντέλων. Η διατριβή αρχικά πραγματεύεται την ανάπτυξη κατάλληλης μεθοδολογίας που αντιμετωπίζει τα επιμέρους προβλήματα της ανίχνευσης, του προσδιορισμού και της εκτίμησης βλαβών στη σύνθετη περίπτωση όπου η κατασκευή διεγείρεται υπό σεισμική διέγερση. Η αποτίμηση της μεθόδου αποτέλεσε και το έναυσμα για τη διαμόρφωση καινοτόμου μεθοδολογίας, η οποία βασίζεται σε μια νέα κλάση εξωτερικά εξαρτώμενων στοχαστικών συναρτησιακών μοντέλων. Τα μοντέλα αυτά έχουν την ικανότητα να αναπαριστούν, με μεγάλη ακρίβεια, μια κατασκευή για συγκεκριμένο τύπο βλάβης και συνεχές εύρος μεγεθών, χρησιμοποιώντας μοναδική μαθηματική αναπαράσταση παραμετροποιημένη ως προς το μέγεθος της βλάβης. Επισημαίνεται ότι τέτοιου τύπου συναρτησιακά μοντέλα δεν αναφέρονται στην βιβλιογραφία. Οι πιο συγγενείς οικογένειες μοντέλων προέρχονται από τις επιστήμες της στατιστικής και της οικονομετρίας, οι οποίες όμως δεν παρουσιάζουν συναρτησιακή μορφή και δεν μπορούν να καλύψουν συνεχή εύρη τιμών. Εξαιτίας αυτού του γεγονότος στη συνέχεια της διατριβής ορίζεται η νέα κλάση εξωτερικά εξαρτώμενων στοχαστικών Συναρτησιακών (F) μοντέλων Αυτοπαλινδρόμησης (AR) με Εξωγενή (X) είσοδο, των οποίων οι παράμετροι και η διασπορά του θορύβου είναι συναρτήσεις μετρήσιμης εξωτερικής μεταβλητής. Αυτή η συναρτησιακή εξάρτηση δίνει τη σημαντική ικανότητα στη νέα κλάση μοντέλων να μπορούν να χρησιμοποιηθούν: α) για τη δυναμική αναγνώριση συστημάτων με πολλαπλά σημεία λειτουργίας που καθορίζονται από μετρήσιμη εξωτερική μεταβλητή και, β) για την ανίχνευση, τον προσδιορισμό και την εκτίμηση βλαβών σε στοχαστικά δυναμικά συστήματα όπου η εξωτερική μεταβλητή είναι το μέγεθος της βλάβης. Επιπλέον, για τα μοντέλα αυτά αναπτύσσονται κατάλληλες μέθοδοι εκτίμησης των οποίων τα χαρακτηριστικά μελετώνται, και η αποτίμηση τους πραγματοποιείται μέσω προσομοιώσεων Monte Carlo. Στη συνέχεια ορίζεται η νέα κλάση εξωτερικά εξαρτώμενων στοχαστικών Συναρτησιακών (F) μοντέλων Αυτοπαλινδρόμησης (AR) και Κινητού Μέσου Όρου (ΜΑ) με Εξωγενή (X) είσοδο των οποίων επίσης οι παράμετροι και η διασπορά του θορύβου εκφράζονται ως συναρτήσεις μετρήσιμης εξωτερικής μεταβλητής. Τα μοντέλα FARΜΑX προσφέρουν επιπλέον ευελιξία σε σχέση με τα μοντέλα FARX εξαιτίας της εισαγωγής του πολυωνύμου ΜΑ. Για τα μοντέλα αυτά αναπτύσσονται επίσης κατάλληλες μεθοδολογίες εκτίμησης που βασίζονται στη μέγιστη πιθανοφάνεια και στην αρχή του σφάλματος πρόβλεψης. Επιπλέον, διαμορφώνονται δύο ακόμη μέθοδοι εκτίμησης που βασίζονται στην ελαχιστοποίηση του σφάλματος πρόβλεψης μέσω διαδοχικών γραμμικών σταδίων, οι οποίες παρουσιάζουν κάποια πρακτικά πλεονεκτήματα σε σχέση με τις προηγούμενες, μπορούν να συνδυαστούν με αυτές, αλλά απαιτούν την ανάπτυξη κατάλληλης άλγεβρας για τα μοντέλα FARΜΑX. Επίσης, μελετώνται ζητήματα όπως η συνέπεια και η ασυμπτωτική κατανομή της εκτιμήτριας σφάλματος πρόβλεψης. Η αποτίμηση όλων των μεθόδων εκτίμησης πραγματοποιείται μέσω προσομοιώσεων Monte Carlo. Τέλος, στα πλαίσια της παρούσας διατριβής αναπτύσσεται καινοτόμος μεθοδολογία ανίχνευσης, προσδιορισμού και εκτίμησης βλαβών σε δυναμικά συστήματα, η οποία βασίζεται στις νέες κλάσεις στοχαστικών συναρτησιακών μοντέλων των προηγούμενων κεφαλαίων. Η αποτίμηση της μεθοδολογίας πραγματοποιείται μέσω πειραματικής εφαρμογής σε διεθνές πρότυπο σκελετού αεροσκάφους υπό κλίμακα, όπου επιτυγχάνει με μεγάλη ακρίβεια, ανίχνευση, προσδιορισμό και εκτίμηση όλων των τύπων και μεγεθών βλάβης και επιπλέον ξεπερνά δυσκολίες που αντιμετωπίζουν άλλες τεχνικές της βιβλιογραφίας. / The aim of the present dissertation is the development of a new class of externally dependent stochastic functional models for the identification of dynamical systems under multiple operating conditions, which are defined by an external measurable variable (i.e. temperature, humidity, etc). The development of a novel methodology for fault diagnosis (fault detection, identification and estimation) in dynamical systems based upon the stochastic functional models is also an additional aim. The development of a proper method for fault detection, identification and estimation in structures under earthquake excitation is initially achieved. The method’s assessment was the motivation for the development of a novel methodology, which is based upon a new class of externally dependent stochastic functional models. These models are capable of accurately representing a structure for a certain type of fault in a continuous range of magnitudes by using a single mathematical representation parameterized in terms of the fault magnitude. It is noticed that such models are not referred in the literature until now. The most related families of models are found in sciences of statistics and econometrics. These models are mathematical representations without functional form and they are incapable of covering continuous ranges of values. Due to this fact, the new class of externally dependent stochastic Functional (F) AutoRegressive (AR) with eXogenous (X) excitation models, with parameters and innovations variance expressed as functions of a measurable external variable, is defined in the sequel of the dissertation. This functional dependence offers to the new class of models the important advantage of being used for: a) the identification of dynamical systems under multiple operating conditions which are defined by an external measurable variable and, b) fault detection, identification and estimation in stochastic dynamical systems where the external variable is the fault magnitude. Proper methods for FARX estimation are also developed and studied and their assessment is achieved via Monte Carlo simulations. In the following, the new class of externally dependent stochastic Functional (F) AutoRegressive (AR) Moving Average (MA) with eXogenous (X) excitation models, with parameters and innovations variance expressed as functions of a measurable external variable, is defined. The FARMAX models offer extra flexibility due to the MA part. Proper methods for FARMAX estimation, which are based upon the Maximum Likelihood and the Prediction Error principles, are also developed. Two further estimation methods are also formulated which are based upon minimization of the prediction error via successive linear stages. These methods offer some practical advantages comparing with the previous methods, they can be combined with the latter but they require the development of a proper algebra for FARMAX models. Additionally, the consistency and the asymptotic distribution of the prediction error estimator are considered. The assessment of all estimation methods is achieved via Monte Carlo simulations. In the last part of the dissertation a novel methodology for fault detection, identification and estimation in dynamical systems, which is based upon the new class of stochastic functional models of the previous chapters, is developed. The methodology’s assessment is accomplished via an experimental application in a prototype scale aircraft skeleton structure, where it achieves accurate fault detection, identification and estimation of several kinds and magnitudes of faults and also overcomes difficulties that are referred by other methods.