Variables aléatoires -- Espérance mathématique et moments -- Couples et n-uplets de variables aléatoires -- Les lois de probabilités usuelles -- Lois fondamentales de l’échantillonnage -- Théorie de l’estimation paramétrique ponctuelle -- Estimation paramétrique par intervalle de confiance -- Estimation non paramétrique et estimation fonctionnelle -- Tests d’hypothèses paramétriques -- Tests pour variables catégorielles et tests non paramétriques -- Régressions linéaire, logistique et non paramétrique.

Cet ouvrage expose les fondements théoriques des méthodes classiques de la statistique (estimation et tests) ainsi que des approches introduites plus récemment. Les premiers chapitres sont consacrés aux notions de la théorie des probabilités, nécessaires à la statistique. Puis sont développés les tests et méthodes d’estimation dans les situations paramétriques et non paramétriques. Les modèles de base de la régression sont traités en fin d’ouvrage. Chaque chapitre est accompagné d’exemples concrets, mais aussi d’exercices – plus de 150 au total – dont les corrigés ont été intégrés dans cette deuxième édition. La présentation témoigne d’un réel souci pédagogique de l’auteur qui bénéficie d’une vaste expérience d’enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont, autant que possible, replacés dans la perspective de leur utilité pratique. Le niveau mathématique requis rend ce livre accessible aux étudiants de premier cycle universitaire et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées. Il sera donc utile aux étudiants devant aborder les aspects théoriques de la statistique ou aux utilisateurs, pour les assurer du choix judicieux des méthodes qu’ils emploient.