Statistique inférentielle

Descriptif

Après avoir présenté quelques généralités sur l’estimation, on aborde la notion de modèle statistique en se focalisant sur les modèles paramétriques. On s’intéresse ensuite aux propriétés des estimateurs (propriétés de convergence, risque quadratique, exhaustivité). On aborde ensuite quelques méthodes classiques de construction d’estimateurs (méthode des moments, maximum de vraisemblance). Le cours se termine par un retour sur les lois usuelles, l’estimation par intervalles et les tests paramétriques.

• Introduction, exemples
• Modèle statistique
• Propriétés de convergence
• Risque quadratique
• Exhaustivité, information de Fischer
• Lois utiles
• Estimation par intervalles
• Tests

Bibliographie

• Daudin J.J., , Robin, S.et Vuillet, C. (1999). Statistique inférentielle, PUR.
• Monfort, A. (2001). Cours de statistique mathématique, Economica.
• Pagès, J. (2010). Statistiques générales pour utilisateurs, PUR.