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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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