Le comportement en grand échantillon des transformations vers la normalité

Résumé Nous étudions le comportement en grand échantillon des procédures de Box-Cox pour sélectionner une transformation vers la normalité. L'étude du comportement en grand échantillon révèle clairement le rôle joué par les hypothèses. Basé sur nos résultats en grand échantillon, nous introduisons une approche par nombre d'information pour transformer une distribution connue en une distribution proche de la normalité. Cette dernière procédure fournit des repères pour le montant maximal d'amélioration réalisable grâce aux transformations de puissance. Nous illustrons notre procédure avec trois exemples. Enfin, nous généralisons nos conclusions aux situations de vecteurs aléatoires et de modèles linéaires.