Reproduction de : Thèse de doctorat : Signal, image, acoustique et optimisation : Toulouse, INPT : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 126 réf.

Matthews et Farewell (1982, 1985) ont proposé le modèle de risque instantané constant avec un point de rupture pour modéliser les temps de rechute après le traitement « remission induction ». Dans ce mémoire, des études théoriques et simulées des statistiques de score et du test des rapports de vraisemblances sont présentées, afin de tester l'existence d'un temps de rupture dans le modèle de risque instantané constant. Les méthodes d'estimation du point de rupture et des autres paramètres du modèle sont aussi discutées dans la première partie de ce travail, avec une application du modèle sur des données réelles. Le modèle des risques proportionnels avec un point de rupture de Liang et al.(1990) est discuté dans la deuxième moitié du mémoire comme un cas spécial du modèle de Cox avec covariables dépendantes du temps. Les caractéristiques de ce modèle et quelques difficultés d'inférence liées à celui-ci sont également présentées. À titre d'exemple, le modèle est appliqué à une série de données recueillies dans un groupe de patients qui suivent deux traitements différents du cancer du poumon. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Temps de rupture, Modèle de risque constant avec point de rupture, Modèle de Cox avec un point de rupture, Statistique de score, Statistique du test des rapports de vraisemblances.

Thèse de doctorat : Mathématiques : Lille 1 : 2001. / N° d'ordre (Lille) : 3085. Résumé en français et en anglais. Bibliogr. p. 115-119.

Thèse doctorat : Traitement du signal et télécommunications : Rennes 1 : 2006. / Bibliogr. p. 167-178.

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet « SCALA » financé par l’ANR à travers le programme ANR-11-SECU-0005. Son objectif consiste à surveiller des systèmes de contrôle et d’acquisition de données (SCADA) contre des attaques cyber-physiques. Il s'agit de résoudre un problème de détection-localisation séquentielle de signaux transitoires dans des systèmes stochastiques et dynamiques en présence d'états inconnus et de bruits aléatoires. La solution proposée s'appuie sur une approche par redondance analytique composée de deux étapes : la génération de résidus, puis leur évaluation. Les résidus sont générés de deux façons distinctes, avec le filtre de Kalman ou par projection sur l’espace de parité. Ils sont ensuite évalués par des méthodes d’analyse séquentielle de rupture selon de nouveaux critères d’optimalité adaptés à la surveillance des systèmes à sécurité critique. Il s'agit donc de minimiser la pire probabilité de détection manquée sous la contrainte de niveaux acceptables pour la pire probabilité de fausse alarme et la pire probabilité de fausse localisation. Pour la tâche de détection, le problème d’optimisation est résolu dans deux cas : les paramètres du signal transitoire sont complètement connus ou seulement partiellement connus. Les propriétés statistiques des tests sous-optimaux obtenus sont analysées. Des résultats préliminaires pour la tâche de localisation sont également proposés. Les algorithmes développés sont appliqués à la détection et à la localisation d'actes malveillants dans un réseau d’eau potable / This PhD thesis is registered in the framework of the project “SCALA” which received financial support through the program ANR-11-SECU-0005. Its ultimate objective involves the on-line monitoring of Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) systems against cyber-physical attacks. The problem is formulated as the sequential detection and isolation of transient signals in stochastic-dynamical systems in the presence of unknown system states and random noises. It is solved by using the analytical redundancy approach consisting of two steps: residual generation and residual evaluation. The residuals are firstly generated by both Kalman filter and parity space approaches. They are then evaluated by using sequential analysis techniques taking into account certain criteria of optimality. However, these classical criteria are not adequate for the surveillance of safety-critical infrastructures. For such applications, it is suggested to minimize the worst-case probability of missed detection subject to acceptable levels on the worst-case probability of false alarm and false isolation. For the detection task, the optimization problem is formulated and solved in both scenarios: exactly and partially known parameters. The sub-optimal tests are obtained and their statistical properties are investigated. Preliminary results for the isolation task are also obtained. The proposed algorithms are applied to the detection and isolation of malicious attacks on a simple SCADA water network

Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse concernent le développement et la mise en oeuvre d'un algorithme de filtrage particulaire pour le recalage de la navigation inertielle par mesures altimétriques. Le filtre développé, le MRPF (Mixture Regularized Particle Filter), s'appuie à la fois sur la modélisation de la densité a posteriori sous forme de mélange fini, sur le filtre particulaire régularisé ainsi que sur l'algorithme mean-shift clustering. Nous proposons également une extension du MRPF au filtre particulaire Rao-Blackwellisé appelée MRBPF (Mixture Rao-Blackwellized Particle Filter). L'objectif est de proposer un filtre adapté à la gestion des multimodalités dues aux ambiguïtés de terrain. L'utilisation des modèles de mélange fini permet d'introduire un algorithme d'échantillonnage d'importance afin de générer les particules dans les zones d'intérêt. Un second axe de recherche concerne la mise au point d'outils de contrôle d'intégrité de la solution particulaire. En nous appuyant sur la théorie de la détection de changement, nous proposons un algorithme de détection séquentielle de la divergence du filtre. Les performances du MRPF, MRBPF, et du test d'intégrité sont évaluées sur plusieurs scénarios de recalage altimétrique / This thesis deals with the development of a mixture particle filtering algorithm for inertial navigation update via radar-altimeter measurements. This particle filter, the so-called MRPF (Mixture Regularized Particle Filter), combines mixture modelling of the posterior density, the regularized particle filter and the mean-shift clustering algorithm. A version adapted to the Rao-Blackwellized particle filter, the MRBPF (Mixture Rao-Blackwellized Particle Filter), is also presented. The main goal is to design a filter well suited to multimodal densities caused by terrain amibiguity. The use of mixture models enables us to introduce an alternative importance sampling procedure aimed at proposing samples in the high likelihood regions of the state space. A second research axis is concerned with the development of particle filtering integrity monitoring tools. A novel particle filter divergence sequential detector, based on change detection theory, is presented. The performances of the MRPF, MRBPF and the divergence detector are reported on several terrain navigation scenarios

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / Dans cette thèse, nous étudions deux problèmes économétriques qui portent sur l'inférence statistique dans des contextes économétriques où les méthodes habituelles ne sont pas fiables. Le premier problème porte sur des tests de rupture applicables dans les modèles multivariées et valides dans les échantillons finis. La plupart des tests de changement structurel disponibles sont des procédures asymptotiquement valides pour les modèles multivariés. D'abord, nous montrons que la majorité des tests de rupture les plus populaires souffrent de sérieux problèmes de taille. Ensuite, nous proposons trois types de tests de stabilité valides en échantillon fini: des versions exactes du test de rupture proposée par Bai, Lumsdaine et Stock (1998), des tests prédictifs multivariés, et des extensions du test de détection de valeurs aberrantes dû à Wilks (1963). Les statistiques de test proposées sont pivotales, de sorte que nous appliquons la méthode de test Monte Carlo pour obtenir des valeurs p (p-values) exactes. Ces procédures de test sont valides pourvu que la distribution multivariée des termes d'erreurs soit spécifiée à une matrice inversible près (l'hypothèse de normalité n'est pas nécessaire). Nous avons fait une étude de simulation pour évaluer les propriétés de niveau et de puissance des tests. Nous avons appliqué ces tests à un système de demande d'énergie estimé à partir des données annuelles canadiennes. Nos résultats illustrent, entre autres, les effets des chocs pétroliers et de la déréglementation des prix sur la demande d'énergie. Le deuxième sujet de recherche de cette thèse concerne les méthodes robustes à la non-identification et aux problèmes de frontière pour estimer des transformations non-linéaires des paramètres (i.e. le ratio de paramètres). Ce problème se rencontre dans plusieurs contextes économétriques, notamment dans l'estimation de la valeur du temps de voyage dans les modèles de demande de transport, ou dans l'inférence sur les élasticités de la demande ou de l'offre. Nous avons consacré deux textes à ce problème; le premier texte porte sur les développements théoriques généraux et quelques applications aux modèles de choix discret estimés par le maximum de vraisemblance analytique ou simulé; le second texte se concentre sur l'estimation des élasticités de la demande par rapport au prix et au revenu dans une équation dynamique de demande d'énergie. Pour le problème de l'estimation des ratios de paramètres, la méthode delta demeure la méthode la plus utilisée pour déterminer les intervalles de confiance correspondants. D'abord, nous mettons en évidence à l'aide d'études de simulation (basées sur des modèles de choix discret dans le premier texte et sur un modèle de régression dynamique dans le second) que la performance de l'intervalle de confiance obtenue à l'aide d'une méthode alternative du type de Fieller n'est pas affectée par les difficultés d'identification alors que le taux de couverture empirique de l'intervalle de confiance de la méthode delta s'éloigne énormément du niveau nominal lorsque le dénominateur devient proche de zéro, et ce pour toutes les tailles d'échantillon (petites et grandes). Ensuite, nous obtenons les expressions analytiques, simples à calculer, des bornes des ensembles de confiance simultanés, obtenus par projection, pour toute transformation linéaire scalaire d'un nombre fini de ratios de paramètres ayant un même dénominateur. En conséquence, l'utilisation de la méthode delta devrait être évitée dans ces contextes, alors que la méthode de Fieller est très prometteuse. Nos résultats utilisent de manière appropriée la géométrie des quadriques, récemment introduite en économétrie par Dufour et Taamouti (2005b) dans un context différent du nôtre mais relié. Nous illustrons la pertinence des méthodes que nous proposons à l'aide de deux études empiriques. La première analyse l'estimation de la valeur du temps de voyage dans divers modèles de demande de transport, et la seconde considère un modèle dynamique univarié de demande d'énergie spécifié pour le Québec (Canada). Étant donné qu'une procédure exacte existe [Dufour et Kiviet (1996,1998)] pour cette dernière situation, nous comparons la méthode de Fieller à la méthode exacte. Nos résultats montrent que la méthode de Fieller apparaît très prometteuse pour le problème de l'inférence statistique pour des ratios de paramètres. / In this thesis, we address two econometric problems related to statistical inference in econometric contexts where standard methods are unreliable. The first problem concerns finite-sample-motivated multivariate structural break tests. Most existing structural change tests are asymptotically justified in multivariate models. First we document serious size distortions associated with the most popular multivariate break tests. Next we propose three alternative finite sample structural change tests: exact versions of Bai, Lumsdaine and Stock (1998)'s break test, alternative multivariate predictive test procedures, and extensions of Wilks (1963)'s multivariate outliers test. Our proposed test statistics are pivotal, so we apply the Monte Carlo test method to obtain exact p-values. These procedures are valid provided the multivariate distribution of the error terms is specified up to an unknown non-singular matrix (normality is not strictly required). A large scale simulation study is conducted to assess the size and power properties of the proposed tests. Our tests are applied to an energy demand System estimated with annual Canadian data; our results illustrate the effects of oil shocks and price deregulation. The second research topic of this thesis concerns identification-robust estimation of non-linear parameter transformations (e.g. parameter ratio) allowing for boundary problems. This issue arises in a variety of econometric contexts, including estimation of value-of-time in transportation research, or inference on elasticities in demand or cost analysis. We devote two papers to this problem; the first paper provides general theoretical developments and an application to discrete choice models estimated by exact or simulation-based maximum likelihood while the second one focuses on the estimation of long run price and income elasticities in a dynamic demand equation. For the problem of estimating ratios, the delta method remains the commonly used method to derive associated confidence intervals. First we provide simulation-based evidence (for discrete choice models in the first paper and a dynamic regression model in the second paper) that an alternative Fieller-type method is immune to identification difficulties whereas the coverage rate of the confidence set based on the delta method deteriorates rapidly as the denominator becomes close to zéro, for ail sample sizes (small and large). Second, we derive easy-to-compute explicit solutions for projection-based simultaneous confidence limits for scalar linear transformations of a finite number of parameter ratios with a common denominator. Our derivations conveniently make use of quadrics mathematical tools, recently introduced to econometrics by Dufour and Taamouti (2005b), in a different although related context. We illustrate the usefulness of our proposed procedures via two empirical studies. The first focuses on the estimation of value-of-time in various transportation demand models, and the second analyses a univariate first-order dynamic energy demand model for Québec (Canada). Since an exact procedure [Dufour and Kiviet (1996, 1998)] is available - yet is computationally more demanding - for the latter context, we compare the Fieller method with the exact one. Our results show that the Fieller method seems very promising for inference on parameter ratios.