Statistique inférentielle

Les ouvrages traitant de la " Statistique inférentielle " sont souvent soit des recueils de recettes, forts utiles au demeurant, mais ne donnant pas les moyens de comprendre, soit, au contraire, des ouvrages de niveau mathématique élevé et se plaçant dans un cadre général (familles exponentielles ou théorie de la décision) qui dépasse les connaissances mathématiques et les besoins de beaucoup d'utilisateurs potentiels. Ces derniers sont souvent réduits à appliquer sans comprendre. Cet ouvrage présente les principaux concepts et la démarche de la " statistique inférentielle " qui n'a pas d'autre objectif que de " transporter " des affirmations établies sur un (petit) ensemble d'objets, l'échantillon, vers une population plus générale (parfois infinie). La présentation se veut rigoureuse mais sans formalisme excessif. Nous avons cherché à mettre en évidence la démarche fondée sur la notion de " modèle statistique " et à l'illustrer par de nombreux exemples traités complètement.Biographie de l'auteurJean-Jacques Daudin est agrégé de Mathématique, docteur en Statistique, professeur et président du département Organisation et Modélisation de l'information et des Processus de l'institut National Agronomique Paris-Grignon. Stéphane Robin est ancien élève de l'Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Economique, docteur en Statistique et maître de conférences dans le même établissement. Colette Vuillet est ancienne élève de l'Ecole Normale Supérieure, agrégée de mathématique et professeur à l'Ecole Nationale Supérieure de Meunerie et des Industries Céréalières.