Nous proposons un test dʼadéquation global permettant de juger de la validité dʼun modèle statistique en testant simultanément toutes les suppositions sous-jacentes à celui-ci. Ce test est basé sur lʼestimateur polynomial local de la fonction de répartition conditionnelle et sur un paradigme standard qui mesure la distance entre cet estimateur non paramétrique et le modèle paramétrique théorique. Nous obtenons le comportement asymptotique de la statistique du test à la fois sous lʼhypothèse nulle et sous des alternatives locales. Pour citer cet article : S. Ferrigno, G.R. Ducharme, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 341 (2005).

We propose a global test of goodness-of-fit to assess the validity of an entertained statistical model by testing simultaneously all the assumptions made about it. This test is based on a local polynomial estimator of the conditional distribution function and on the standard paradigm relating the distance between the nonparametric estimator and the theoretical parametric model. We derive the asymptotic distribution of the resulting test statistic under both the null hypothesis and local alternatives. To cite this article: S. Ferrigno, G.R. Ducharme, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 341 (2005).