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Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

On construit un test d'ajustement de la normalité pour les innovations d'un modèle ARMA( p,q ) de tendance et moyenne connues, basé sur l'approche du test lisse dépendant des données et simple à appliquer. Une vaste étude de simulation est menée pour étudier ce test pour des tailles échantillonnales modérées. Notre approche est en général plus puissante que les tests existants. Le niveau est tenu sur la majeure partie de l'espace paramétrique. Cela est en accord avec les résultats théoriques montrant la supériorité de l'approche du test lisse dépendant des données dans des contextes similaires. Un test d'indépendance (ou d'indépendance sérielle) semi-paramétrique entre des sous-vecteurs de loi normale est proposé, mais sans supposer la normalité jointe de ces marginales. La statistique de test est une fonctionnelle de type Cramér-von Mises d'un processus défini à partir de la fonction caractéristique empirique. Ce processus est défini de façon similaire à celui de Ghoudi et al. (2001) construit à partir de la fonction de répartition empirique et utilisé pour tester l'indépendance entre des marginales univariées. La statistique de test peut être représentée comme une V-statistique. Il est convergent pour détecter toute forme de dépendance. La convergence faible du processus est établie. La distribution asymptotique des fonctionnelles de Cramér-von Mises est approchée par la méthode de Cornish-Fisher au moyen d'une formule de récurrence pour les cumulants et par le calcul numérique des valeurs propres dans la formule d'inversion. La statistique de test est comparée avec celle de Wilks pour l'hypothèse paramétrique d'indépendance dans le modèle MANOVA à un facteur avec effets aléatoires.

Le but de ce mémoire de maîtrise est de décrire les propriétés de la loi double Pareto-lognormale, de montrer comment on peut introduire des variables explicatives dans le modèle et de présenter son large potentiel d'applications dans le domaine de la science actuarielle et de la finance. Tout d'abord, nous donnons la définition de la loi double Pareto-lognormale et présentons certaines de ses propriétés basées sur les travaux de Reed et Jorgensen (2004). Les paramètres peuvent être estimés en utilisant la méthode des moments ou le maximum de vraisemblance. Ensuite, nous ajoutons une variable explicative à notre modèle. La procédure d'estimation des paramètres de ce mo-\\dèle est également discutée. Troisièmement, des applications numériques de notre modèle sont illustrées et quelques tests statistiques utiles sont effectués. / The purpose of this Master's thesis is to describe the double Pareto-lognormal distribution, show how the model can be extended by introducing explanatory variables in the model and present its large potential of applications in actuarial science and finance. First, we give the definition of the double Pareto-lognormal distribution and present some of its properties based on the work of Reed and Jorgensen (2004). The parameters could be estimated by using the method of moments or maximum likelihood. Next, we add an explanatory variable to our model. The procedure of estimation for this model is also discussed. Finally, some numerical applications of our model are illustrated and some useful statistical tests are conducted.

On construit un test d'ajustement de la normalité<br />pour les innovations d'un modèle ARMA(p,q) de tendance et moyenne<br />connues, basé sur l'approche du test lisse dépendant des<br />données et simple à appliquer. Une vaste étude de simulation<br />est menée pour étudier ce test pour des<br />tailles échantillonnales modérées. Notre approche<br />est en général plus puissante que les tests existants. Le niveau est<br />tenu sur la majeure partie de l'espace paramétrique. Cela est en accord avec les résultats<br />théoriques montrant la supériorité de l'approche du test lisse<br />dépendant des données dans des contextes similaires.<br /><br />Un test d'indépendance (ou d'indépendance sérielle) semi-paramétrique entre des sous-vecteurs de loi normale est proposé, mais sans<br />supposer la normalité jointe de ces marginales. La statistique de test<br />est une fonctionnelle de type Cramér-von Mises d'un processus défini à<br />partir de la fonction caractéristique empirique. Ce processus est<br />défini de façon similaire à celui de Ghoudi et al. (2001) construit à<br />partir de la fonction de répartition empirique et utilisé pour tester<br />l'indépendance entre des marginales univariées. La statistique de test<br />peut être représentée comme une V-statistique. Il est convergent pour<br />détecter toute forme de dépendance. La convergence faible du processus<br />est établie. La distribution asymptotique des fonctionnelles de<br />Cramér-von Mises est approchée par la méthode de Cornish-Fisher au<br />moyen d'une formule de récurrence pour les cumulants et par le<br />calcul numérique des valeurs propres dans la formule d'inversion. La<br />statistique de test est comparée avec celle de Wilks pour <br />l'hypothèse paramétrique d'indépendance dans le modèle MANOVA à<br />un facteur avec effets aléatoires.

Le premier objectif de la thèse est de présenter un test d'ajustement pour les modèles paramétriques couramment utilisés en l'analyse de survie, la fiabilité, les sciences sociales, l'ingénierie, la santé publique et la démographie, en présence de censure à droite. Nous développons un logiciel en langue R pour les modèles paramétrique. Le modèle de Birnbaum-Saunders (BS) est utilisé pour la test d'ajustement pour les modèles AFT paramétriques et en analyse de système redondant. L'autre contribution porte sur l'analyse de système redondant composé avec une composante en état hot et l'autre en réserve fonctionnent en état warm pour augmenter la fiabilité de systeme. Nous calculons la fiabilité du système en termes de Fonction de répartition et nous donnons l'intervalle de confiance asymptotique. / This is an increasing importance in survival analysis and reliability to select a suitable basic model for further inquiries of the data. Little deviation in basic model can cause serious problems in final results. The presence of censoring and accelerated stresses make this task more difficult. Chi-square type goodness of fit tests are most commonly used for model selection. Many modifications in chi-square tests have been proposed by various researcher. The first aim of the thesis is to present a goodness of fit test for wide rage of parametric models (shape-scale families) commonly used in survival analysis, social sciences, engineering, public health and demography, in presence of right censoring. We give the explicit forms of the quadratic form of the test statistic (NRR test) for various models and apply the test on real data. We develop a computer program in R-language for all models. A separate section is dedicated for the test in demography. We focus on the Birnbaum-Saunders (BS) distribution for goodness of fit test for parametric AFT-model and analysis of redundant system.The other purpose of the thesis is to give the analysis of redundant system. To ensure high reliability of the main components of the systems, standby units are used. The main component is replaced by the standby unit automatically, if it fails. The standby unit can be in warm, hot, or cold state. We give the procedure of one main and (n-1) standby units placed in hot state, and give the detailed analysis of one main and one standby unit using BS parametric family. We use Sedyakin's physical principal and the approach of accelerated failure time model for the analysis of redundant system. This approach is different from the traditional ones in the literature but difficulties in calculations. We calculate the reliability of the system in terms of distribution function (unreliability function) and asymptotic confidence interval.