Distribution Problems Connected with the Multivariate Linear Functional Relationship Models

This thesis deals with a linear functional relationship model in which the unobserved true values satisfy multiple linear restrictions. New test statistics for some of the structural parameters of this model are derived under the assumptions that the observation vectors are normally distributed and that an estimator of the covariance matrix of measurement error is available from independent experiments or replicated observations. Exact null distributions for some test statistics proposed by other authors are also given. […]Cette thèse a pour objet l’étude de modèles fonctionnels pour lesquels les espérances de vecteurs d’observations distribués selon une loi multinormale satisfont de multiples contraintes linéaires. Supposant qu’un estimateur non biaisé de la matrice de covariance provenant soit d’observations répétées ou encore d’expériences antérieures soit disponible, nous proposons de nouvelles statistiques permettant de tester des hypothèses portant sur les coefficients associés à ces modèles multilinéaires. […