*Chapitre 1 : statistique descriptive :
- Fonction de répartition
- Paramètres de position
- Paramètres de dispersion
- Paramètres de forme
*Chapitre 2 : Introduction au calcul de probabilités
- Expérience aléatoire
- Evènement
- Probabilités totales
- Théorème de Bayes
- Indépendance
*Chapitre 3 : variables aléatoires et lois usuelles de probabilités
- Variables aléatoires discrètes et continues
- Moments non centrés, espérance mathématique, variance et fonction génératrice des moments d’une
variable aléatoires
- Lois usuelles discrètes est ses caractéristiques : loi de Bernoulli, loi binomiale, loi uniforme discrète et loi
de poisson
- Lois usuelles discrètes est ses caractéristiques : loi uniforme continue, loi Gamma, loi exponentielle, loi
normale, loi normale centrée réduite, loi de khi-deux, loi de Student et loi de Fisher
*Chapitre 4 : Théorèmes limites
- Loi des grands nombres
- Théorème central limit
- Convergence
*Chapitre 5 : Échantillonnage et estimation
- Distribution d’un échantillon aléatoire
- Moyenne empirique
- Variance empirique
- Estimation : propriétés d’un estimateur, comparaison d’estimateurs
*Chapitre 6: Méthode d’estimation ponctuelle et par intervalle de confiance
- Méthode du maximum de vraisemblance
- Exemples d’estimation des lois de probabilités usuelles
- Estimation par intervalle de confiance : estimation de la moyenne, de la variance et d’une fréquence.