Le travail établit une équivalence en termes de puissance entre les tests basés sur la alpha-distance de covariance et sur le critère d'indépendance de Hilbert-Schmidt (HSIC) avec fonction caractéristique de distribution de probabilité stable d'indice alpha avec paramètre d'échelle suffisamment petit. Des simulations en grandes dimensions montrent la supériorité des tests de distance de covariance et des tests HSIC par rapport à certains tests utilisant les copules. Des simulations montrent également que la distribution de Pearson de type III, très utile et moins connue, approche la distribution exacte de permutation des tests et donne des erreurs de type I précises. Une nouvelle méthode de sélection adaptative des paramètres d'échelle pour les tests HSIC est proposée. Trois simulations, dont deux sont empruntées de l'apprentissage automatique, montrent que la nouvelle méthode de sélection améliore la puissance des tests HSIC. Le problème de tests d'indépendance entre deux vecteurs est généralisé au problème de tests d'indépendance mutuelle entre plusieurs vecteurs. Le travail traite aussi d'un problème très proche à savoir, le test d'indépendance sérielle d'une suite multidimensionnelle stationnaire. La décomposition de Möbius des fonctions caractéristiques est utilisée pour caractériser l'indépendance. Des tests généralisés basés sur le critère d'indépendance de Hilbert-Schmidt et sur la distance de covariance en sont obtenus. Une équivalence est également établie entre le test basé sur la distance de covariance et le test HSIC de noyau caractéristique d'une distribution stable avec des paramètres d'échelle suffisamment petits. La convergence faible du test HSIC est obtenue. Un calcul rapide et précis des valeurs-p des tests développés utilise une distribution de Pearson de type III comme approximation de la distribution exacte des tests. Un résultat fascinant est l'obtention des trois premiers moments exacts de la distribution de permutation des statistiques de dépendance. Une méthodologie similaire a été développée pour le test d'indépendance sérielle d'une suite. Des applications à des données réelles environnementales et financières sont effectuées.

Les tests d’adéquation font partie des pratiques qu’ont les statisticiens pour prendre une décision concernant l’hypothèse de l’utilisation d’une distribution paramétrique pour un échantillon. Dans ce mémoire, une application du test d’adéquation basé sur la fonction caractéristique proposé par Jiménez-Gamero et al. (2009) est faite dans le cas de la loi de Poisson bivariée. Dans un premier temps, le test est élaboré dans le cas de l’adéquation à une loi de Poisson univariée et nous avons trouvé son niveau bon. Ensuite cette élaboration est étendue au cas de la loi de Poisson bivariée et la puissance du test est calculée et comparée à celle des tests de l’indice de dispersion, du Quick test de Crockett et des deux familles de tests proposés par Novoa-Muñoz et Jiménez-Gamero (2014). Les résultats de la simulation ont permis de constater que le test avait un bon niveau comparativement aux tests de l’indice de dispersion et au Quick test de Crockett et qu’il était généralement moins puissant que les autres tests. Nous avons également découvert que le test de l’indice de dispersion devrait être bilatéral alors qu’il ne rejette que pour de grandes valeurs de la statistique de test. Finalement, la valeur-p de tous ces tests a été calculée sur un jeu de données de soccer et les conclusions comparées. Avec une valeur-p de 0,009, le test a rejeté l’hypothèse que les données provenaient d’une loi de Poisson bivariée alors que les tests proposés par Novoa-Muñoz et Jiménez-Gamero (2014) donnaient une conclusion différente.

Cette étude aborde le thème de l’utilisation des modèles de mélange de lois pour analyser des données de comportements et d’habiletés cognitives mesurées à plusieurs moments au cours du développement des enfants. L’estimation des mélanges de lois multinormales en utilisant l’algorithme EM est expliquée en détail. Cet algorithme simplifie beaucoup les calculs, car il permet d’estimer les paramètres de chaque groupe séparément, permettant ainsi de modéliser plus facilement la covariance des observations à travers le temps. Ce dernier point est souvent mis de côté dans les analyses de mélanges. Cette étude porte sur les conséquences d’une mauvaise spécification de la covariance sur l’estimation du nombre de groupes formant un mélange. La conséquence principale est la surestimation du nombre de groupes, c’est-à-dire qu’on estime des groupes qui n’existent pas. En particulier, l’hypothèse d’indépendance des observations à travers le temps lorsque ces dernières étaient corrélées résultait en l’estimation de plusieurs groupes qui n’existaient pas. Cette surestimation du nombre de groupes entraîne aussi une surparamétrisation, c’est-à-dire qu’on utilise plus de paramètres qu’il n’est nécessaire pour modéliser les données. Finalement, des modèles de mélanges ont été estimés sur des données de comportements et d’habiletés cognitives. Nous avons estimé les mélanges en supposant d’abord une structure de covariance puis l’indépendance. On se rend compte que dans la plupart des cas l’ajout d’une structure de covariance a pour conséquence d’estimer moins de groupes et les résultats sont plus simples et plus clairs à interpréter.

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

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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.