Nessa tese apresentamos três diferentes aplicações dos modelos Birnbaum-Saunders. No capítulo 2 introduzimos um novo método por função-núcleo não-paramétrico para a estimação de densidades assimétricas, baseado nas distribuições Birnbaum-Saunders generalizadas assimétricas. Funções-núcleo baseadas nessas distribuições têm a vantagem de fornecer flexibilidade nos níveis de assimetria e curtose. Em adição, os estimadores da densidade por função-núcleo Birnbaum-Saunders gene-ralizadas assimétricas são livres de viés na fronteira e alcançam a taxa ótima de convergência para o erro quadrático integrado médio dos estimadores por função-núcleo-assimétricas-não-negativos da densidade. Realizamos uma análise de dados consistindo de duas partes. Primeiro, conduzimos uma simulação de Monte Carlo para avaliar o desempenho do método proposto. Segundo, usamos esse método para estimar a densidade de três dados reais da concentração de poluentes atmosféricos. Os resultados numéricos favorecem os estimadores não-paramétricos propostos. No capítulo 3 propomos uma nova família de modelos autorregressivos de duração condicional baseados nas distribuições misturas de escala Birnbaum-Saunders (SBS). A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é um modelo que tem recebido considerável atenção recentemente devido às suas boas propriedades. Uma extensão dessa distribuição é a classe de distribuições SBS, a qual (i) herda várias das boas propriedades da distribuição BS, (ii) permite a estimação de máxima verossimilhança em uma forma eficiente usando o algoritmo EM, e (iii) possibilita a obtenção de um procedimento de estimação robusta, entre outras propriedades. O modelo autorregressivo de duração condicional é a família primária de modelos para analisar dados de duração de transações de alta frequência. A metodologia estudada aqui inclui estimação dos parâmetros pelo algoritmo EM, inferência para esses parâmetros, modelo preditivo e uma análise residual. Realizamos simulações de Monte Carlo para avaliar o desempenho da metodologia proposta. Ainda, avalia-mos a utilidade prática dessa metodologia usando dados reais de transações financeiras da bolsa de valores de Nova Iorque. O capítulo 4 trata de índices de capacidade do processo (PCIs), os quais são ferramentas utilizadas pelas empresas para determinar a qualidade de um produto e avaliar o desempenho de seus processos de produção. Estes índices foram desenvolvidos para processos cuja característica de qualidade tem uma distribuição normal. Na prática, muitas destas ca-racterísticas não seguem esta distribuição. Nesse caso, os PCIs devem ser modificados considerando a não-normalidade. O uso de PCIs não-modificados podemlevar a resultados inadequados. De maneira a estabelecer políticas de qualidade para resolver essa inadequação, transformação dos dados tem sido proposta, bem como o uso de quantis de distribuições não-normais. Um distribuição não-normal assimétrica o qual tem tornado muito popular em tempos recentes é a distribuição Birnbaum-Saunders (BS). Propomos, desenvolvemos, implementamos e aplicamos uma metodologia baseada em PCIs para a distribuição BS. Além disso, realizamos um estudo de simulação para avaliar o desempenho da metodologia proposta. Essa metodologia foi implementada usando o software estatístico chamado R. Aplicamos essa metodologia para um conjunto de dados reais de maneira a ilustrar a sua flexibilidade e potencialidade. / In this thesis, we present three different applications of Birnbaum-Saunders models. In Chapter 2, we introduce a new nonparametric kernel method for estimating asymmetric densities based on generalized skew-Birnbaum-Saunders distributions. Kernels based on these distributions have the advantage of providing flexibility in the asymmetry and kurtosis levels. In addition, the generalized skew-Birnbaum-Saunders kernel density estimators are boundary bias free and achieve the optimal rate of convergence for the mean integrated squared error of the nonnegative asymmetric kernel density estimators. We carry out a data analysis consisting of two parts. First, we conduct a Monte Carlo simulation study for evaluating the performance of the proposed method. Second, we use this method for estimating the density of three real air pollutant concentration data sets, whose numerical results favor the proposed nonparametric estimators. In Chapter 3, we propose a new family of autoregressive conditional duration models based on scale-mixture Birnbaum-Saunders (SBS) distributions. The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is a model that has received considerable attention recently due to its good properties. An extension of this distribution is the class of SBS distributions, which allows (i) several of its good properties to be inherited; (ii) maximum likelihood estimation to be efficiently formulated via the EM algorithm; (iii) a robust estimation procedure to be obtained; among other properties. The autoregressive conditional duration model is the primary family of models to analyze high-frequency financial transaction data. This methodology includes parameter estimation by the EM algorithm, inference for these parameters, the predictive model and a residual analysis. We carry out a Monte Carlo simulation study to evaluate the performance of the proposed methodology. In addition, we assess the practical usefulness of this methodology by using real data of financial transactions from the New York stock exchange. Chapter 4 deals with process capability indices (PCIs), which are tools widely used by companies to determine the quality of a product and the performance of their production processes. These indices were developed for processes whose quality characteristic has a normal distribution. In practice, many of these characteristics do not follow this distribution. In such a case, the PCIs must be modified considering the non-normality. The use of unmodified PCIs can lead to inadequacy results. In order to establish quality policies to solve this inadequacy, data transformation has been proposed, as well as the use of quantiles from non-normal distributions. An asymmetric non-normal distribution which has become very popular in recent times is the Birnbaum-Saunders (BS) distribution. We propose, develop, implement and apply a methodology based on PCIs for the BS distribution. Furthermore, we carry out a simulation study to evaluate the performance of the proposed methodology. This methodology has been implemented in a noncommercial and open source statistical software called R. We apply this methodology to a real data set to illustrate its flexibility and potentiality.

Nessa tese apresentamos três diferentes aplicações dos modelos Birnbaum-Saunders. No capítulo 2 introduzimos um novo método por função-núcleo não-paramétrico para a estimação de densidades assimétricas, baseado nas distribuições Birnbaum-Saunders generalizadas assimétricas. Funções-núcleo baseadas nessas distribuições têm a vantagem de fornecer flexibilidade nos níveis de assimetria e curtose. Em adição, os estimadores da densidade por função-núcleo Birnbaum-Saunders gene-ralizadas assimétricas são livres de viés na fronteira e alcançam a taxa ótima de convergência para o erro quadrático integrado médio dos estimadores por função-núcleo-assimétricas-não-negativos da densidade. Realizamos uma análise de dados consistindo de duas partes. Primeiro, conduzimos uma simulação de Monte Carlo para avaliar o desempenho do método proposto. Segundo, usamos esse método para estimar a densidade de três dados reais da concentração de poluentes atmosféricos. Os resultados numéricos favorecem os estimadores não-paramétricos propostos. No capítulo 3 propomos uma nova família de modelos autorregressivos de duração condicional baseados nas distribuições misturas de escala Birnbaum-Saunders (SBS). A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é um modelo que tem recebido considerável atenção recentemente devido às suas boas propriedades. Uma extensão dessa distribuição é a classe de distribuições SBS, a qual (i) herda várias das boas propriedades da distribuição BS, (ii) permite a estimação de máxima verossimilhança em uma forma eficiente usando o algoritmo EM, e (iii) possibilita a obtenção de um procedimento de estimação robusta, entre outras propriedades. O modelo autorregressivo de duração condicional é a família primária de modelos para analisar dados de duração de transações de alta frequência. A metodologia estudada aqui inclui estimação dos parâmetros pelo algoritmo EM, inferência para esses parâmetros, modelo preditivo e uma análise residual. Realizamos simulações de Monte Carlo para avaliar o desempenho da metodologia proposta. Ainda, avalia-mos a utilidade prática dessa metodologia usando dados reais de transações financeiras da bolsa de valores de Nova Iorque. O capítulo 4 trata de índices de capacidade do processo (PCIs), os quais são ferramentas utilizadas pelas empresas para determinar a qualidade de um produto e avaliar o desempenho de seus processos de produção. Estes índices foram desenvolvidos para processos cuja característica de qualidade tem uma distribuição normal. Na prática, muitas destas ca-racterísticas não seguem esta distribuição. Nesse caso, os PCIs devem ser modificados considerando a não-normalidade. O uso de PCIs não-modificados podemlevar a resultados inadequados. De maneira a estabelecer políticas de qualidade para resolver essa inadequação, transformação dos dados tem sido proposta, bem como o uso de quantis de distribuições não-normais. Um distribuição não-normal assimétrica o qual tem tornado muito popular em tempos recentes é a distribuição Birnbaum-Saunders (BS). Propomos, desenvolvemos, implementamos e aplicamos uma metodologia baseada em PCIs para a distribuição BS. Além disso, realizamos um estudo de simulação para avaliar o desempenho da metodologia proposta. Essa metodologia foi implementada usando o software estatístico chamado R. Aplicamos essa metodologia para um conjunto de dados reais de maneira a ilustrar a sua flexibilidade e potencialidade. / In this thesis, we present three different applications of Birnbaum-Saunders models. In Chapter 2, we introduce a new nonparametric kernel method for estimating asymmetric densities based on generalized skew-Birnbaum-Saunders distributions. Kernels based on these distributions have the advantage of providing flexibility in the asymmetry and kurtosis levels. In addition, the generalized skew-Birnbaum-Saunders kernel density estimators are boundary bias free and achieve the optimal rate of convergence for the mean integrated squared error of the nonnegative asymmetric kernel density estimators. We carry out a data analysis consisting of two parts. First, we conduct a Monte Carlo simulation study for evaluating the performance of the proposed method. Second, we use this method for estimating the density of three real air pollutant concentration data sets, whose numerical results favor the proposed nonparametric estimators. In Chapter 3, we propose a new family of autoregressive conditional duration models based on scale-mixture Birnbaum-Saunders (SBS) distributions. The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is a model that has received considerable attention recently due to its good properties. An extension of this distribution is the class of SBS distributions, which allows (i) several of its good properties to be inherited; (ii) maximum likelihood estimation to be efficiently formulated via the EM algorithm; (iii) a robust estimation procedure to be obtained; among other properties. The autoregressive conditional duration model is the primary family of models to analyze high-frequency financial transaction data. This methodology includes parameter estimation by the EM algorithm, inference for these parameters, the predictive model and a residual analysis. We carry out a Monte Carlo simulation study to evaluate the performance of the proposed methodology. In addition, we assess the practical usefulness of this methodology by using real data of financial transactions from the New York stock exchange. Chapter 4 deals with process capability indices (PCIs), which are tools widely used by companies to determine the quality of a product and the performance of their production processes. These indices were developed for processes whose quality characteristic has a normal distribution. In practice, many of these characteristics do not follow this distribution. In such a case, the PCIs must be modified considering the non-normality. The use of unmodified PCIs can lead to inadequacy results. In order to establish quality policies to solve this inadequacy, data transformation has been proposed, as well as the use of quantiles from non-normal distributions. An asymmetric non-normal distribution which has become very popular in recent times is the Birnbaum-Saunders (BS) distribution. We propose, develop, implement and apply a methodology based on PCIs for the BS distribution. Furthermore, we carry out a simulation study to evaluate the performance of the proposed methodology. This methodology has been implemented in a noncommercial and open source statistical software called R. We apply this methodology to a real data set to illustrate its flexibility and potentiality.

Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-16T04:06:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MedinaGaray_AldoWilliam_M.pdf: 1389516 bytes, checksum: 2763869ea52e11ede3c860714ea0e75e (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência global e local de modelos não lineares sob a classe de distribuição misturas da escala skew-normal, baseado na metodologia proposta por Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Os modelos não lineares heteroscedásticos também são discutidos. Esta nova classe de modelos constitui uma generalização robusta dos modelos de regressão não linear simétricos, que têm como membros particulares distribuições com caudas pesadas, tais como skew-t, skew-slash, skew-normal contaminada, entre outras. A estimação dos parâmetros será obtida via o algoritmo EM proposto por Dempster et al. (1977). Estudos de testes de hipóteses são considerados utilizando as estatísticas de escore e da razão de verossimilhança, para testar a homogeneidade do parâmetro de escala. Propriedades das estatísticas do teste são investigadas através de simulações de Monte Carlo. Exemplos numéricos considerando dados reais e simulados são apresentados para ilustrar a metodologia desenvolvida / Abstrac: In this work, we studied some aspects of estimation and diagnostics on the global and local influence in nonlinear models under the class of scale mixtures of the skewnormal (SMSN) distribution, based on the methodology proposed by Cook (1986) e Poon & Poon (1999). Heteroscedastic nonlinear models are also discussed. This new class of models are a robust generalization of non-linear regression symmetrical models, which have as members individual distributions with heavy tails, such as skew-t, skew-slash, and skew-contaminated normal, among others. The parameter estimation will be obtained with the EM algorithm proposed by Dempster et al. (1977). Studies testing hypotheses are considered using the score statistics and the likelihood ratio test to test the homogeneity of scale parameter. Properties of test statistics are investigated through Monte Carlo simulations. Numerical examples considering real and simulated data are presented to illustrate the methodology / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

Orientadores: Filidor E. Vilca Labra, Victor Hugo Lachos Davila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-14T22:06:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zeller_CamilaBorelli_D.pdf: 2738820 bytes, checksum: d40d3df77a4b5d44de0f48a8f8afed01 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho, estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência local (Cook, 1986) em modelos lineares, especificamente no modelo de regressão linear, no modelo linear misto e no modelo de Grubbs sob a classe de distribuições assimétricas misturas de escala skew-normal (SMSN) (Branco & Dey, 2001). Esta família de distribuições tem como membros particulares as versões simétrica e assimétrica das distribuições t-Student, slash e normal contaminada, todas com caudas mais pesadas que a distribuição normal, A estimação dos parâmetros será via o algoritmo EM (Dempster et al, 1977) e a análise de diagnóstico será baseada na técnica de dados aumentados que usa a esperança condicional da função log-verossimilhança dos dados aumentados (função-Q) proveniente do algoritmo EM, como proposta por Zhu & Lee (2001) e Lee & Xu (2004). Assim, pretendemos contribuir positivamente para desenvolvimento da área dos modelos lineares, estendendo alguns resultados encontrados na literatura, por exemplo, Pinheiro et al (2001), Arellano-Valle et aí (2005), Osório (2006), Montenegro et al (2009a), Montenegro et al (2009b), Osório et al (2009), Lachos et aí (2010), entre outros. / Abstract: In this work, we study some aspects of the estimation and the diagnostics based on the local influence (Cook, 1986) in linear models under the class of scale mixtures of the skew-normal (SMSN) distribution, as proposed by Branco & Dey (2001). Specifically, we consider the linear regression model, the linear mixed model and the Grubbs' measurement error model. The SMSN class of distributions provides a useful generalization of the normal and the skew-normal distributions since it covers both the asymmetric and heavy-tailed distributions such as the skew-t, the skew-slash, the skew-contaminated normal, among others. The local influence analysis will be based on the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function (function-Q) from the EM algorithm (Dempster et al, 1977) ), as proposed by Zhu & Lee (2001) and Lee & Xu (2004). We believe that the results of our work have contributed positively to the development of this area of linear models, since we have extended some results from the works of Pinheiro et al. (2001), Arellano-Valle et al. (2005), Osorio (2006), Montenegro et al. (2009a), Montenegro et al. (2009b), Osorio et al. (2009), Lachos et al. (2010), among others. / Doutorado / Método Estatístico / Doutor em Estatística

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) Previous issue date: 2018-03-12 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The traditional estimation of mixture regression models is based on the assumption of normality of component errors and thus is sensitive to outliers, heavy-tailed and/or asymmetric errors. Another drawback is that, in general, the analysis is restricted to directly observed predictors. We present a proposal to deal with these issues simultaneously in the context of mixture regression by extending the classic normal model by assuming that, for each mixture component, the random errors and the covariates jointly follow a scale mixture of skew-normal distributions. It is also assumed that the covariates are observed with error. An MCMC-type algorithm to perform Bayesian inference is developed and, in order to show the efficacy of the proposed methods, simulated and real data sets are analyzed. / A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a preditores que são observados diretamente. Apresentamos uma proposta para lidar com estas questões simultaneamente no contexto de mistura de regressões estendendo o modelo normal clássico. Assumimos que, conjuntamente e em cada componente da mistura, os erros aleatórios e as covariáveis seguem uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica. Além disso, é feita a suposição de que as covariáveis são observadas com erro aditivo. Um algorítmo do tipo MCMC foi desenvolvido para realizar inferência Bayesiana. A eficácia do modelo proposto é verificada via análises de dados simulados e reais.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-04-10T15:11:39Z No. of bitstreams: 1 gracilianomarciosantoslouredo.pdf: 1813142 bytes, checksum: b79d02006212c4f63d6836c9a417d4bc (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-04-11T15:25:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gracilianomarciosantoslouredo.pdf: 1813142 bytes, checksum: b79d02006212c4f63d6836c9a417d4bc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-11T15:25:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gracilianomarciosantoslouredo.pdf: 1813142 bytes, checksum: b79d02006212c4f63d6836c9a417d4bc (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / O objetivo deste trabalho é apresentar algumas contribuições para a melhoria do processo de estimação por máxima verossimilhança via algoritmo EM em modelos misturas assimétricas com regressão, além de realizar neles a análise de influência local e global. Essas contribuições, em geral de natureza computacional, visam à resolução de problemas comuns na modelagem estatística de maneira mais eficiente. Dentre elas está a substituição de métodos utilizados nas versões dos algoritmos GEM por outras que reduzem o problema aproximadamente a um algoritmo EM clássico nos principais exemplos das distribuições misturas de escala assimétricas de normais. Após a execução do processo de estimação, discutiremos ainda as principais técnicas existentes para o diagnóstico de pontos influentes com as adaptações necessárias aos modelos em foco. Desejamos com tal abordagem acrescentar ao tratamento dessa classe de modelos estatísticos a análise de regressão nas distribuições mais recentes na literatura. Também esperamos abrir caminho para o uso de técnicas similares em outras classes de modelos. / The objective of this work is to present some contributions to improvement the process of maximum likelihood estimation via the EM algorithm in skew mixtures models with regression, as well as to execute in them the global and local influence analysis. These contributions, usually with computational nature, aim to solving common problems in statistical modeling more efficiently. Among them is the replacement of used methods in the versions of the GEM algorithm by other techniques that reduce the problem approximately to a classic EM algorithm in the main examples of skew scale mixtures of normals distributions. After performing the estimation process, we will also discuss the main existing techniques for the diagnosis of influential points with the necessaries adaptations to the models in focus. We wish with this approach to add for the treatment of this statistical model class the regression analysis in the most recent distributions in the literature. We too hope to paving the way for use of similar techniques in other models classes.

Nous considérons les processus de diffusion biaisés et leur simulation. Notre étude se divise en quatre parties et se concentre majoritairement sur les processus à coefficients constants par morceaux dont les discontinuités se trouvent le long d'un hyperplan simple. Nous commençons par une étude théorique dans le cas de la dimension un pour une classe de coefficients plus large. Nous donnons en particulier un résultat sur la structure des densités des résolvantes associées à ces processus et obtenons ainsi une méthode de calcul. Lorsque cela est possible, nous effectuons une inversion de Laplace de ces densités et donnons quelques fonctions de transition. Nous nous concentrons ensuite sur la simulation des processus de diffusions baisées. Nous construisons un schéma numérique utilisant la densité de la résolvante pour tout processus de Feller. Avec ce schéma et les densités calculées dans la première partie, nous obtenons une méthode de simulation des processus de diffusions biaisées en dimension un. Après cela, nous regardons le cas de la dimension supérieure. Nous effectuons une étude théorique et calculons des fonctionnelles des processus de diffusions biaisées. Ceci nous permet d'obtenir entre autre la fonction de transition du processus marginal orthogonal à l'hyperplan de discontinuité. Enfin, nous abordons la parallélisation des méthodes particulaires et donnons une stratégie permettant de simuler de grand lots de trajectoires de processus de diffusions biaisées sur des architectures massivement parallèle. Une propriété de cette stratégie est de permettre de simuler à nouveau quelques trajectoires des précédentes simulations. / We consider the skew diffusion processes and their simulation. This study are divided into four parts and concentrate on the processes whose coefficients are piecewise constant with discontinuities along a simple hyperplane. We start by a theoretical study of the one-dimensional case when the coefficients belong to a broader class. We particularly give a result on the structure of the resolvent densities of these processes and obtain a computational method. When it is possible, we perform a Laplace inversion of these densities and provide some transition functions. Then we concentrate on the simulation of skew diffusions process. We build a numerical scheme using the resolvent density for any Feller processes. With this scheme and the resolvent densities computed in the previous part, we obtain a simulation method for the skew diffusion processes in dimension one. After that, we consider the multidimensional case. We provide a theoretical study and compute some functionals of the skew diffusions processes. This allows to obtain among others the transition function of the marginal process orthogonal to the hyperplane of discontinuity. Finally, we consider the parallelization of Monte Carlo methods. We provide a strategy which allows to simulate a large batch of skew diffusions processes sample paths on massively parallel architecture. An interesting feature is the possibility to replay some the sample paths of previous simulations.

Pour caractériser le risque de submersion marine, il est très important d'avoir une connaissance précise des lois de distribution des niveaux d'eau marins, et plus particulièrement des niveaux d'eau extrêmes. En effet ce sont eux qui sont à l'origine des conséquences les plus dramatiques. Le programme de recherche mené au cours de cette thèse a été financé par le Ministère de l'Écologie, du Développement Durable et de l'Énergie. L'objectif final est de fournir des valeurs de référence de niveau d'eau marin le long des côtes françaises, par le biais d'une méthode d'analyse statistique des extrêmes. Ces niveaux comprennent les trois composantes suivantes : la marée, la surcote météorologique et le wave set-up. Le principe de base utilisé est le suivant : une analyse statistique est effectuée aux ports où la donnée marégraphique est disponible, puis le résultat est interpolé entre les ports. Différentes approches sont testées. Les points suivants sont en particulier étudiés :- la dépendance marée surcote, avec deux différents types de dépendance, une dépendance temporelle et une dépendance en amplitude ;- la méthode d'interpolation, avec la comparaison d'une analyse site-par-site (ASS) avec une analyse régionale (RFA), et celle d'interpolations 1D et 2D ;- l'estimation du wave set-up, basée sur l'état de l'art des formules paramétriques ;- la dépendance surcote vagues, avec des lois bi-variées de valeurs extrêmes. Le résultat final se présente sous la forme de deux profils de niveau d'eau de période de retour 100 ans : le premier sans l'action des vagues (marée et surcote météorologique) et le deuxième avec l'action des vagues. Les valeurs les plus élevées sont atteintes, pour le littoral de la Mer du Nord, la Manche et l'Atlantique, en Baie du Mont-Saint-Michel (à cause des conditions de marée), et pour le littoral méditerranéen au niveau de Marseille. L'analyse montre que la modélisation de la dépendance temporelle marée surcote n'influe pas significativement sur les estimations des valeurs extrêmes. Par contre la modélisation de la dépendance en amplitude donne des résultats intéressants pour certains ports. En comparaison avec l'ASS, la RFA tend à lisser les résultats. Les estimations issues de la RFA sont supérieures pour le littoral méditerranéen, et équivalentes pour le littoral de Mer du Nord, Manche et Atlantique. La RFA serait recommandée pour l'estimation des niveaux de retour en dehors du domaine de validité de l'ASS.À cause du petit nombre de sites d'observation, il est préféré une interpolation 1D le long du trait de côte lissé. Le wave set-up est calculé par la formule de Dean et Walton [2009].La dépendance surcote vagues est moyenne le long du littoral méditerranéen. Le facteur de dépendance montre des variations plus importantes le long du littoral de Mer du Nord, Manche et Atlantique, avec un maximum observé en Baie de Seine et des minima en Baie de Mont-Saint-Michel et au niveau de Calais. Des suggestions sont faites pour améliorer les méthodologies développées et appliquées dans le cadre d'un futur travail / Accurate knowledge of the statistical distribution of extreme sea levels is of the utmost importance for the characterization of flood risks in coastal areas, with a particular interest devoted to extreme water levels because they may induce the most dramatic consequences. Research was funded by the French Ministry of Ecology, Sustainable Development and Energy to identify the risk of flooding from the sea in France. The aim is to provide values on design levels along the French coasts by a statistical method of extreme value analysis. These levels must include the effect of the three following components: tide, meteorological surge and wave set-up. The principle is as follows: an analysis is carried out at the harbours, where seal level observations are available, then the result is interpolated between the harbours. Different approaches are tested. In particularly, the following specific items are studied:- the tide surge dependence, with two different types of dependence: a temporal dependence and an amplitude dependence;- the interpolation method: with the comparison of a site-by-site analysis (SSA) with a Regional Frequency Analysis (RFA), and a 1-D with a 2-D interpolation;- the estimation of the wave set-up, based on the state of art of parametric formula;- the surge wave dependence, with the bivariate laws of extreme values. The final result is two profiles of the 100-year water level: one for the still water level (tide and meteorological surge), and the other for the sea level with the wave set-up. The highest sea levels are located, for the English Channel and Atlantic coasts at the Saint-Michel-bay (because of the tide), and for the Mediterranean coast around Marseille. The analysis shows that the temporal tide surge dependence has no effect on the estimation of the sea level extreme values. In contrast, the model of the amplitude tide surge dependence shows some interesting results for few harbours. In comparison with the SSA, the RFA tends to smooth the result. RFA estimates are higher along the Mediterranean coast, and similarly along the English Channel and Atlantic coasts. RFA would be recommended for estimating return levels out of the SSA validity domain. Because of the small number of observation sites, a 1-D interpolation, along a smoothed coastline, is preferred. The wave set-up is calculated with the formula of Dean and Walton [2009].The surge wave dependence is medium along the Mediterranean coast. Variations of the dependence factor are more important along the English Channel and the Atlantic coasts, with a maximum at the bay of the Seine and some minima at the bay of Saint-Michel and Calais. Some ideas are provided to perform the methodology for further work

Toute perturbation dans les systèmes linéaires peut gravement dégrader la performance des méthodes itératives lorsque les directions conjuguées sont constituées. Ce problème peut être partiellement résolu par les méthodes du gradient à retards, qui ne garantissent pas la descente de la fonction quadratique, mais peuvent améliorer la convergence par rapport aux méthodes traditionnelles. Les travaux ultérieurs se sont concentrés sur les méthodes du gradient alternées avec deux ou plusieurs types de pas afin d'interrompre le zigzag. Des papiers récents ont suggéré que la révélation d'information de second ordre avec des pas à retards pourrait réduire de manière asymptotique les espaces de recherche dans des dimensions de plus en plus petites. Ceci a conduit aux méthodes du gradient avec alignement dans lesquelles l'étape essentielle et l'étape auxiliaire sont effectuées en alternance. Des expériences numériques ont démontré leur efficacité. Cette thèse considère d'abord des méthodes du gradient efficaces pour résoudre les systèmes linéaires symétriques définis positifs. Nous commençons par étudier une méthode alternée avec la propriété de terminaison finie à deux dimensions. Ensuite, nous déduisons davantage de propriétés spectrales pour les méthodes du gradient traditionnelles. Ces propriétés nous permettent d’élargir la famille de méthodes du gradient avec alignement et d’établir la convergence de nouvelles méthodes. Nous traitons également les itérations de gradient comme un processus peu coûteux intégré aux méthodes de splitting. En particulier, nous abordons le problème de l’estimation de paramètre et suggérons d’utiliser les méthodes du gradient rapide comme solveurs internes à faible précision. Dans le cas parallèle, nous nous concentrons sur les formulations avec retards pour lesquelles il est possible de réduire les coûts de communication. Nous présentons également de nouvelles propriétés et méthodes pour les itérations de gradient s-dimensionnelles. En résumé, cette thèse s'intéresse aux trois sujets interreliés dans lesquelles les itérations de gradient peuvent être utilisées en tant que solveurs efficaces, qu’outils intégrés pour les méthodes de splitting et que solveurs parallèles pour réduire la communication. Des exemples numériques sont présentés à la fin de chaque sujet pour appuyer nos résultats théoriques. / Any perturbation in linear systems may severely degrade the performance of iterative methods when conjugate directions are constructed. This issue can be partially remedied by lagged gradient methods, which does not guarantee descent in the quadratic function but can improve the convergence compared with traditional gradient methods. Later work focused on alternate gradient methods with two or more steplengths in order to break the zigzag pattern. Recent papers suggested that revealing of second-order information along with lagged steps could reduce asymptotically the search spaces in smaller and smaller dimensions. This led to gradient methods with alignment in which essential and auxiliary steps are conducted alternately. Numerical experiments have demonstrated their effectiveness. This dissertation first considers efficient gradient methods for solving symmetric positive definite linear systems. We begin by studying an alternate method with two-dimensional finite termination property. Then we derive more spectral properties for traditional steplengths. These properties allow us to expand the family of gradient methods with alignment and establish the convergence of new methods. We also treat gradient iterations as an inexpensive process embedded in splitting methods. In particular we address the parameter estimation problem and suggest to use fast gradient methods as low-precision inner solvers. For the parallel case we focus on the lagged formulations for which it is possible to reduce communication costs. We also present some new properties and methods for s-dimensional gradient iterations. To sum up, this dissertation is concerned with three inter-related topics in which gradient iterations can be employed as efficient solvers, as embedded tools for splitting methods and as parallel solvers for reducing communication. Numerical examples are presented at the end of each topic to support our theoretical findings.

Komunikace předávaná skrze Internet zahrnuje komunikaci mezi pachateli těžké trestné činnosti. Státní zástupci schvalují cílené zákonné odposlechy zaměřené na podezřelé z páchání trestné činnosti. Zákonné odposlechy se v počítačových sítích potýkají s mnoha překážkami. Identifikátory obsažené v každém paketu jsou koncovým stanicím přidělovány po omezenou dobu, nebo si je koncové stanice dokonce samy generují a automaticky mění. Tato dizertační práce se zabývá identifikačními metodami v počítačových sítích se zaměřením na metody kompatibilní se zákonnými odposlechy. Zkoumané metody musejí okamžitě detekovat použití nového identifikátoru spadajícího pod některý z odposlechů. Systém pro zákonné odposlechy následně nastaví sondy pro odposlech komunikace. Tato práce se převážně zabývá dvěma zdroji identifikačních informací: sledováním mechanismu pro objevování sousedů a detekcí identity počítače na základě přesností měření času jednotlivých počítačů. V rámci dizertačního výzkumu vznikly grafy identit, které umožňují spojování identit s ohledem na znění povolení k odposlechu. Výsledky výzkumu je možné aplikovat v rámci zákonných odposlechů, síťové forenzní analýzy i ve vysokoúrovňových programově řízených sítích.