Faire un choix étayé du test statistique le plus efficace est l’un des problèmes fondamentaux de la statistique. L’efficacité asymptotique est une technique indispensable pour comparer et ordonner des tests statistiques dans de grands échantillons. Il est particulièrement utile dans les statistiques non paramétriques où il est généralement nécessaire de s’appuyer sur des tests heuristiques. Cette monographie présente un traitement unifié de l’analyse et du calcul de l’efficacité asymptotique des tests non paramétriques. De nouvelles méthodes puissantes sont mises au point pour évaluer explicitement différents types d’efficacité. La description des domaines de l’optimalité locale de Bahadur et les problèmes de caractérisation associés basés sur les recherches récentes de l’auteur sont particulièrement intéressantes. D’autres résultats russes sont également publiés ici pour la première fois en anglais. Les chercheurs, les professionnels et les étudiants en statistique trouveront ce livre inestimable. Langue : Anglais