A class of optimal tests for symmetry based on local Edgeworth approximations

The objective of this paper is to provide, for the problem of univariate symmetry (with respect to specified or unspecified location), a concept of optimality, and to construct tests achieving such optimality. This requires embedding symmetry into adequate families of asymmetric (local) alternatives. We construct such families by considering non-Gaussian generalizations of classical first-order Edgeworth expansions indexed by a measure of skewness such that (i) location, scale and skewness play well-separated roles (diagonality of the corresponding information matrices) and (ii) the classical tests based on the Pearson--Fisher coefficient of skewness are optimal in the vicinity of Gaussian densities.Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.3150/10-BEJ298 the Bernoulli (http://isi.cbs.nl/bernoulli/) by the International Statistical Institute/Bernoulli Society (http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm

Optimal tests for symmetry

Dans ce travail, nous proposons des procédures de test paramétriques et nonparamétrique localement et asymptotiquement optimales au sens de Hajek et Le Cam, pour trois modèles d'asymétrie. La construction de modèles d'asymétrie est un sujet de recherche qui a connu un grand développement ces dernières années, et l'obtention des tests optimaux (pour trois modèles différents) est une étape essentielle en vue de leur mise en application. Notre approche est fondée sur la théorie de Le Cam d'une part, pour obtenir les propriétés de normalité asymptotique, bases de la construction des tests paramétriques optimaux, et la théorie de Hajek d'autre part, qui, via un principe d'invariance permet d'obtenir les procédures non-paramétriques.Nous considérons dans ce travail deux classes de distributions univariées asymétriques, l'une fondée sur un développement d'Edgeworth (décrit dans le Chapitre 1), et l'autre construite en utilisant un paramètre d'échelle différent pour les valeurs positives et négatives (le modèle de Fechner, décrit dans le Chapitre 2).Le modèle d'asymétrie elliptique étudié dans le dernier chapitre est une généralisation multivariée du modèle du Chapitre 2.Pour chacun de ces modèles, nous proposons de tester l'hypothèse de symétrie par rapport à un centre fixé, puis par rapport à un centre non spécifié.Après avoir décrit le modèle pour lequel nous construisons les procédures optimales, nous obtenons la propriété de normalité locale asymptotique. A partir de ce résultat, nous sommes capable de construire les tests paramétriques localement et asymptotiquement optimaux. Ces tests ne sont toutefois valides que si la densité sous-jacente f est correctement spécifiée. Ils ont donc le mérite de déterminer les bornes d'efficacité paramétrique, mais sont difficilement applicables. Nous adaptons donc ces tests afin de pouvoir tester les hypothèses de symétrie par rapport à un centre fixé ou non, lorsque la densité sous-jacente est considérée comme un paramètre de nuisance. Les tests que nous obtenons restent localement et asymptotiquement optimaux sous f, mais restent valides sous une large classe de densités. A partir des propriétés d'invariance du sous-modèle identifié par l'hypothèse nulle, nous obtenons les tests de rangs signés localement et asymptotiquement optimaux sous f, et valide sous une vaste classe de densité. Nous présentons en particulier, les tests fondés sur les scores normaux (ou tests de van der Waerden), qui sont optimaux sous des hypothèses Gaussiennes, tout en étant valides si cette hypothèse n'est pas vérifiée.Afin de comparer les performances des tests paramétriques et non paramétriques présentés, nous calculons les efficacités asymptotiques relatives des tests non paramétriques par rapport aux tests pseudo-Gaussiens, sous une vaste classe de densités non-Gaussiennes, et nous proposons quelques simulations.Doctorat en sciences, Orientation statistiqueinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Optimal detection of Fechner-asymmetry

info:eu-repo/semantics/publishe

Impact of cosmetic care on quality of life in breast cancer patients during chemotherapy and radiotherapy: an initial randomized controlled study.

Breast cancer is the most common cancer in women and therefore represents a major problem in public health. Data from patients' self-report questionnaires provide valuable information about the side-effects that patients may view as having a significantly detrimental impact on their quality of life (QOL) and yet are not always recognized as important by healthcare professionals. Cosmetology is a specific care for patients and there is actually no scientific evidence regarding effects on QOL for women with breast cancer.Journal ArticleMulticenter StudyRandomized Controlled TrialResearch Support, Non-U.S. Gov'tSCOPUS: ar.jFLWINinfo:eu-repo/semantics/publishe