Comprendre la statistique inférentielle

La statistique inférentielle permet de tirer des conclusions à partir d’échantillons tout en maîtrisant l’incertitude inhérente aux données. Cet ouvrage propose une présentation claire et progressive de ses principaux outils, en privilégiant la compréhension conceptuelle des méthodes et l’interprétation des résultats.

Estimation, intervalles de confiance, tests d’hypothèses, risques α et β, puissance statistique, méthodes paramétriques et non paramétriques, analyse de la variance, tests du Khi-deux et régression linéaire simple sont abordés en insistant sur leurs conditions d’application, leurs limites et leurs implications scientifiques.

À travers de nombreux exemples appliqués, exercices corrigés et schémas décisionnels, l’ouvrage guide le lecteur dans le choix des méthodes et rappelle qu’un test statistique ne constitue jamais une démonstration certaine, mais un raisonnement probabiliste fondé sur un risque d’erreur maîtrisé.

Destiné aux étudiants de licence et de master, aux élèves d’écoles d’ingénieurs ainsi qu’aux praticiens, ce livre vise à développer une pratique rigoureuse, éclairée et méthodologiquement fondée de la statistique inférentielle.

tatisticien de formation, Marc-Henry Beaucamps a dirigé pendant plus de 25 ans un bureau d’études spécialisé en modélisation comportementale et prédictive pour des acteurs publics et privés. Il intervient depuis une dizaine d’années dans des écoles d’ingénieurs, avec un intérêt particulier pour les méthodes d’inférence statistique, leurs conditions d’application et l’interprétation des résultats. Il est membre de la Société Française de Statistique.