Considérant une série temporelle affectée par un bruit coloré dont les propriétés statistiques sont inconnues, la difficulté pour la détection de signaux périodiques est de contrôler le degré de confiance avec lequel les tests de détection rejettent l'hypothèse nulle en faveur de l'hypothèse alternative. L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle méthode utilisant des séries temporelles simulées du bruit pour améliorer ce contrôle. Dans le cas d'un échantillonnage régulier, nous avons analysé les performances de différents tests de détection appliqués à un périodogramme standardisé par le spectre simulé du bruit. La standardisation proposée entraîne, dans la majorité des cas, des tests de détection puissants dont les taux de fausses alarmes sont constants. Grâce au développement des distributions asymptotiques de ce périodogramme, nous avons déterminé des expressions analytiques pour les probabilités de fausses alarmes (PFA) et de détections de différents tests. Dans le cas d'un échantillonnage irrégulier, nous montrons qu'il est possible de combiner la standardisation proposée du périodogramme avec des techniques de bootstrap pour contrôler la PFA de manière fiable. La procédure peut être optimisée en utilisant les valeurs extrêmes généralisées. Cette étude a été appliquée au cas de la détection de planètes extrasolaires par la méthode des vitesses radiales dont l'une des principales barrières pour détecter des planètes de masse terrestre vient de l'activité de l'étoile hôte, notamment la convection de surface. Le travail effectué dans cette thèse a porté sur la contribution de simulations hydrodynamiques du bruit convectif dans le processus de détection. / Considering a time series affected by a colored noise of unknown statistics, a difficulty for periodic signal detection is to control the true significance level at which the detection tests are conducted. The objective of this thesis is to develop a new method using training datasets of the noise to improve this control. For the case of regularly sampled observations, we analyze the performances of various detectors applied to periodograms standardized using the noise training datasets. The proposed standardization leads, in some cases, to powerful constant false alarm rate tests. Thanks to the development of the asymptotical distribution of the standardized periodogram, we derive analytical expressions for the false alarm and detection rates of several tests. In the case of irregular sampling, we show that it is possible to combine the proposed periodogram standardization and bootstrap techniques to consistently estimate the false alarm rate. We also show that the procedure can be improved by using generalized extreme value distributions. This study has been applied to the case of extrasolar planet detection in radial velocity (RV) data. The main barrier to detect Earth-mass planets comes from the host star activity, as the convection at the stellar surface. This work investigates the possibility of using hydrodynamic simulations of the stellar convection in the detection process to control exoplanet detection claims.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

The estimated bias and variance of commonly applied and jackknife variance estimators and observed significance level and power of standardised generalized Wilcoxon linear rank sum test statistics and tests, respectively, of Gehan and Prentice are compared in a Monte Carlo simulation study. The variance estimators are the permutational-, the conditional permutational- and the jackknife variance estimators of the test statistic of Gehan, and the asymptotic- and the jackknife variance estimators of the test statistic of Prentice. In unbalanced small sample size problems with right censoring, the commonly applied variance estimators for the generalized Wilcoxon rank test statistics of Gehan and Prentice may be biased. In the simulation study it appears that variance properties and observed level and power may be improved by using the jackknife variance estimator. To establish the sensitivity to gross errors and misclassifications for standardised generalized Wilcoxon linear rank sum statistics in small samples with right censoring, the sensitivity curves of Tukey are used. For a certain combined sample, which might contain gross errors, a relatively simple method is needed to establish the applicability of the inference drawn from the selected rank test. One way is to use the change of decision point, which in this thesis is defined as the smallest proportion of altered positions resulting in an opposite decision. When little is known about the shape of a distribution function, non-parametric estimates for the location parameter are found by making use of censored one-sample- and two-sample rank statistics. Methods for constructing censored small sample confidence intervals and asymptotic confidence intervals for a location parameter are also considered. Generalisations of the solutions from uncensored one-sample and two-sample rank tests are utilised. A Monte-Carlo simulation study indicates that rank estimators may have smaller absolute estimated bias and smaller estimated mean squared error than a location estimator derived from the Product-Limit estimator of the survival distribution function. The ideas described and discussed are illustrated with data from a clinical trial of Head and Neck cancer. / digitalisering@umu

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse de doctorat composée de trois chapitres contribue au développement de la problématique sur la sélection de modèle de volatilité de type GARCH. Le premier chapitre propose une étude de simulation sur la sélection de modèles dans le cadre spécifique des modèles à changement de régimes. On propose des expériences de simulation permettant de mettre en évidence l'inefficacité des critères de sélection usuels dans des cas particuliers, ce qui peut conduire à des erreurs de spécification lors du choix de modèle. Le deuxième chapitre propose un test du multiplicateur de Lagrange de mauvaise spécification dans les modèles GARCH univariés. L'hypothèse nulle admet que le processus générateur des données est un modèle GARCH linéaire tandis que sous l'hypothèse alternative il correspond à une forme fonctionnelle inconnue qui est linéarisée à l’aide d’un développement de Taylor. On illustre le test dans une application empirique sur les taux de change. Le dernier chapitre étudie l'impact du prix du pétrole sur les spreads de Credit Default Swaps souverains de deux pays exportateurs de pétrole: le Vénézuela et la Russie. Utilisant des données récentes, nous trouvons que les rendements du prix du pétrole impactent les spread de CDS souverains du Vénézuela directement alors que cela passe par le canal du taux de change pour la Russie. Ce chapitre emploie des méthodes statistiques avancées, notamment l'utilisation de modèles à changement de régimes Markoviens. Finalement, l'appendice propose le manuel de la toolbox MSGtool (Matlab) qui propose une collection de fonctions pour l'étude des modèles à changement de régimes Markoviens. La toolbox est très user-friendly. / This Ph.D. thesis composed by three chapters contributes to the development of model selection in GARCH-type models.The first chapter investigates whether the most common selection criteria lead to choose the right specification in a regime switching framework. We propose simulation experiments which reveal the inefficiency of some selection criteria in particular cases which lead to misspecification. Depending on the Data Generating Process used in the experiments, great care is needed when choosing a criterion.In the second chapter, a misspecication test for GARCH-type models is presented. We propose a Lagrange Multiplier type test based on a Taylor expansion to distinguish between (G)ARCH models and unknown nonlinear GARCH-type models. This test can be seen as a general misspecication test. We investigate the size and the power of this test through Monte Carlo experiments. We show the usefulness of our test with an illustrative empirical example based on daily exchange rate returns.In the third chapter, we study the impact of oil price returns on sovereign Credit Default Swaps (CDS) spreads for two major oil producers, Russia and Venezuela. Using daily spreads from 2008 to 2015, we find that crude oil price returns are a critical determinant of Venezuela CDS spreads changes, but does not explain significantly Russian CDS spreads. Indeed, oil prices seem to impact Russian CDS spreads through the exchange rates canal. Finally, we propose as an appendix the manual of the MSGtool, a MATLAB toolbox, which provides a collection of functions for the simulation and estimation of a large variety of Markov Switching GARCH (MSG) models.

This diploma thesis evaluates and processes data from final device checks. All the devices are similar types of thermal overcurrent relays by the ABB company. For appropriate statistical data processing, the Minitab 14 statistical software was used and various statistical methods were applied. Results are always listed for each device type and each method used. The diploma thesis is divided into two parts. The first one analyzes the methods used and the second part states the method results. There is also an overall evaluation of the processed data.

Dans la modélisation statistique, nous sommes le plus souvent amené à supposer que le phénomène étudié est généré par une structure pouvant s’ajuster aux données observées. Cette structure fait apparaître une partie principale qui représente le mieux possible le phénomène étudié et qui devrait expliquer les données et une partie supposée négligeable appelée erreur ou innovation. Cette structure complexe est communément appelée un modèle, dont la forme peut être plus ou moins complexe. Afin de simplifier la structure, il est souvent supposé qu’elle repose sur un nombre fini de valeurs, appelées paramètres. Basé sur les données, ces paramètres sont estimés avec ce que l’on appelle des estimateurs. La qualité du modèle pour les données à notre disposition est également fonction des estimateurs et de leurs propriétés, par exemple, est-ce que les estimateurs sont raisonnablement proches des valeurs idéales, c’est-à-dire les vraies valeurs. Des questions d’importance portent sur la qualité de l’ajustement d’un modèle aux données, ce qui se fait par l’étude des propriétés probabilistes et statistiques du terme d’erreur. Aussi, l’étude des relations ou l’absence de ces dernières entre les phénomènes sous des hypothèses complexes sont aussi d’intérêt. Des approches possibles pour cerner ce genre de questions consistent dans l’utilisation des tests portemanteaux, dits également tests de diagnostic. La thèse est présentée sous forme de trois projets. Le premier projet est rédigé en langue anglaise. Il s’agit en fait d’un article actuellement soumis dans une revue avec comité de lecture. Dans ce projet, nous étudions le modèle vectoriel à erreurs multiplicatives (vMEM) pour lequel nous utilisons les propriétés des estimateurs des paramètres du modèle selon la méthode des moments généralisés (GMM) afin d’établir la distribution asymptotique des autocovariances résiduelles. Ceci nous permet de proposer des nouveaux tests diagnostiques pour ce type de modèle. Sous l’hypothèse nulle d’adéquation du modèle, nous montrons que la statistique usuelle de Hosking-Ljung-Box converge vers une somme pondérée de lois de khi-carré indépendantes à un degré de liberté. Un test généralisé de Hosking-Ljung-Box est aussi obtenu en comparant la densité spectrale des résidus de l’estimation et celle présumée sous l’hypothèse nulle. Un avantage des tests spectraux est qu’ils nécessitent des estimateurs qui convergent à la vitesse n−1/2 où n est la taille de l’échantillon, et leur utilisation n’est pas restreinte à une technique particulière, comme par exemple la méthode des moments généralisés. Dans le deuxième projet, nous établissons la distribution asymptotique sous l’hypothèse de faible dépendance des covariances croisées de deux processus stationnaires en covariance. La faible dépendance ici est définie en terme de l’effet limité d’une observation donnée sur les observations futures. Nous utilisons la notion de stabilité et le concept de contraction géométrique des moments. Ces conditions sont plus générales que celles de l’invariance des moments conditionnels d’ordre un à quatre utilisée jusque là par plusieurs auteurs. Un test statistique basé sur les covariances croisées et la matrice des variances et covariances de leur distribution asymptotique est alors proposé et sa distribution asymptotique établie. Dans l’implémentation du test, la matrice des variances et covariances des covariances croisées est estimée à l’aide d’une procédure autorégressive vectorielle robuste à l’autocorrélation et à l’hétéroscédasticité. Des simulations sont ensuite effectuées pour étudier les propriétés du test proposé. Dans le troisième projet, nous considérons un modèle périodique multivarié et cointégré. La présence de cointégration entraîne l’existence de combinaisons linéaires périodiquement stationnaires des composantes du processus étudié. Le nombre de ces combinaisons linéaires linéairement indépendantes est appelé rang de cointégration. Une méthode d’estimation en deux étapes est considérée. La première méthode est appelée estimation de plein rang. Dans cette approche, le rang de cointégration est ignoré. La seconde méthode est appelée estimation de rang réduit. Elle tient compte du rang de cointégration. Cette dernière est une approche non linéaire basée sur des itérations dont la valeur initiale est l’estimateur de plein rang. Les propriétés asymptotiques de ces estimateurs sont aussi établies. Afin de vérifier l’adéquation du modèle, des statistiques de test de type portemanteau sont considérées et leurs distributions asymptotiques sont étudiées. Des simulations sont par la suite présentées afin d’illustrer le comportement du test proposé. / In statistical modeling, we assume that the phenomenon of interest is generated by a model that can be fitted to the observed data. The part of the phenomenon not explained by the model is called error or innovation. There are two parts in the model. The main part is supposed to explain the observed data, while the unexplained part which is supposed to be negligible is also called error or innovation. In order to simplify the structures, the model are often assumed to rely on a finite set of parameters. The quality of a model depends also on the parameter estimators and their properties. For example, are the estimators relatively close to the true parameters ? Some questions also address the goodness-of-fit of the model to the observed data. This question is answered by studying the statistical and probabilistic properties of the innovations. On the other hand, it is also of interest to evaluate the presence or the absence of relationships between the observed data. Portmanteau or diagnostic type tests are useful to address such issue. The thesis is presented in the form of three projects. The first project is written in English as a scientific paper. It was recently submitted for publication. In that project, we study the class of vector multiplicative error models (vMEM). We use the properties of the Generalized Method of Moments to derive the asymptotic distribution of sample autocovariance function. This allows us to propose a new test statistic. Under the null hypothesis of adequacy, the asymptotic distributions of the popular Hosking-Ljung-Box (HLB) test statistics are found to converge in distribution to weighted sums of independent chi-squared random variables. A generalized HLB test statistic is motivated by comparing a vector spectral density estimator of the residuals with the spectral density calculated under the null hypothesis. In the second project, we derive the asymptotic distribution under weak dependence of cross covariances of covariance stationary processes. The weak dependence is defined in term of the limited effect of a given information on future observations. This recalls the notion of stability and geometric moment contraction. These conditions of weak dependence defined here are more general than the invariance of conditional moments used by many authors. A test statistic based on cross covariances is proposed and its asymptotic distribution is established. In the elaboration of the test statistics, the covariance matrix of the cross covariances is obtained from a vector autoregressive procedure robust to autocorrelation and heteroskedasticity. Simulations are also carried on to study the properties of the proposed test and also to compare it to existing tests. In the third project, we consider a cointegrated periodic model. Periodic models are present in the domain of meteorology, hydrology and economics. When modelling many processes, it can happen that the processes are just driven by a common trend. This situation leads to spurious regressions when the series are integrated but have some linear combinations that are stationary. This is called cointegration. The number of stationary linear combinations that are linearly independent is called cointegration rank. So, to model the real relationship between the processes, it is necessary to take into account the cointegration rank. In the presence of periodic time series, it is called periodic cointegration. It occurs when time series are periodically integrated but have some linear combinations that are periodically stationary. A two step estimation method is considered. The first step is the full rank estimation method that ignores the cointegration rank. It provides initial estimators to the second step estimation which is the reduced rank estimation. It is non linear and iterative. Asymptotic properties of the estimators are also established. In order to check for model adequacy, portmanteau type tests and their asymptotic distributions are also derived and their asymptotic distribution are studied. Simulation results are also presented to show the behaviour of the proposed test.

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Background: Recent literature on medical professionalism claims that self-awareness and the ability to reflect upon one’s experiences is a critical component of professionalism; however there is a paucity of empirical evidence to support this claim. This study employed a mixed methods approach to explore the utility of reflective writing and self- and peer assessments in explaining professionalism lapses among medical students. Methods: A retrospective case-control study was conducted using students from Indiana University School of Medicine (IUSM) who had been disciplined for unprofessional behavior between 2006-2013 (case group; n=70). A randomly selected control group (n=230) was used for comparison. Reflective ability was assessed using a validated rubric to score students’ professionalism journals. Mean reflection scores and assessment scores were compared using t-tests. Logistic regression analysis was used to determine the impact of reflection scores and self- and peer assessment scores on the likelihood of having been disciplined for unprofessional behavior. Subsequent qualitative analysis further explored when and how students learned professionalism during their clinical experiences. Results: The study found that students in the case group exhibited lower reflective ability than control students. Furthermore, reflective ability was a significant factor in explaining the odds that a student had been cited for professionalism lapses. There were no differences in self-assessment scores between the two groups, but students in the case group had significantly lower peer assessment scores than control students. Peer assessment scores also had the greatest influence on the odds that a student had been cited for professionalism deficiencies during medical school. Qualitative analysis revealed that students learn professionalism from role models who demonstrated altruism and respect (or lack thereof). Conclusions: These findings suggest that students should be provided with guidance and feedback on their reflective writing to promote higher levels of reflection, which may reduce the number of students who are cited for professionalism lapses. These findings also indicate that peer assessments can be used to provide students with insightful feedback regarding their professional development. Finally, role models have a strong influence on students’ professional development, and therefore must be cognizant of the implicit messages their behaviors convey.

In this paper, we will investigate the important properties of three major parts of statistical inference: point estimation, interval estimation and hypothesis testing. For point estimation, we consider the two methods of finding estimators: moment estimators and maximum likelihood estimators, and three methods of evaluating estimators: mean squared error, best unbiased estimators and sufficiency and unbiasedness. For interval estimation, we consider the the general confidence interval, confidence interval in one sample, confidence interval in two samples, sample sizes and finite population correction factors. In hypothesis testing, we consider the theory of testing of hypotheses, testing in one sample, testing in two samples, and the three methods of finding tests: uniformly most powerful test, likelihood ratio test and goodness of fit test. Many examples are used to illustrate their applications.