Thèse soutenue

Tests d'hypothèses pour les processus de Poisson dans les cas non réguliers
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Auteur / Autrice : Lin Yang
Direction : Yuri A. KutoyantsSergueï Dachian
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Soutenance le 22/01/2014
Etablissement(s) : Le Mans
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire manceau de mathématiques - LMM

Résumé

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Ce travail est consacré aux problèmes de testd’hypothèses pour les processus de Poisson nonhomogènes.L’objectif principal de ce travail est l’étude decomportement des différents tests dans le cas desmodèles statistiques singuliers. L’évolution de lasingularité de la fonction d'intensité est comme suit :régulière (l'information de Fisher finie), continue maisnon différentiable (singularité de type “cusp”),discontinue (singularité de type saut) et discontinueavec un saut de taille variable. Dans tous les cas ondécrit analytiquement les tests. Dans le cas d’un saut detaille variable, on présente également les propriétésasymptotiques des estimateurs.En particulier, on décrit les statistiques de tests, le choixdes seuils et le comportement des fonctions depuissance sous les alternatives locales. Le problèmeinitial est toujours le test d’une hypothèse simple contreune alternative unilatérale. La méthode principale est lathéorie de la convergence faible dans l’espace desfonctions discontinues. Cette théorie est appliquée àl’étude des processus de rapport de vraisemblancenormalisé dans les modèles singuliers considérés. Laconvergence faible du rapport de vraisemblance sousl’hypothèse et sous les alternatives vers les processuslimites correspondants nous permet de résoudre lesproblèmes mentionnés précédemment.Les résultats asymptotiques sont illustrés par dessimulations numériques contenant la construction destests, le choix des seuils et les fonctions de puissancessous les alternatives locales.