Cet ouvrage présente :
? la théorie des statistiques inférentielles permettant la construction des outils d'analyse de données les plus couramment utilisés en statistiques appliquées.
? la notion de modèle statistique paramétrique.
? les meilleures estimations des paramètres d'un modèle à l'aide des données que l'on possède.
? les propriétés d'absence de biais, de convergence et d'efficacité d'un estimateur.
? les démonstrations complètes des formules du modèle Gaussien.
Illustré d'exemples et de nombreux exercices intégralement corrigés, il permet une approche complète et cohérente du domaine.
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