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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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