Virginie Delsart

Ce deuxième tome de la série méthodes statistiques de l'économie et de la gestion est consacré à la présentation des méthodes statistiques du jugement sur échantillon. Comment et pourquoi, en ne raisonnant que sur un échantillon tiré d'une population, peut-on proposer des estimations des paramètres de cette population (théorie de l'estimation) ? Comment et pourquoi peut-on, encore, sur la base des résultats de tels échantillons, rejeter ou accepter telle ou telle hypothèse sur la valeur de ces paramètres (théorie des tests d'hypothèses) ? Comment, également et préalablement, former de tels échantillons de manière intelligente, combinant l'efficacité des jugements portés à partir d'eux et l'économie ou la facilité de leur constitution (théorie de l'échantillonnage) ? Au-delà des réponses techniques à ces questions, l'ouvrage veut donner au lecteur une vraie compréhension de ce qui les fonde. Clef d'une application intelligente de techniques indispensables à l'économiste ou au gestionnaire aujourd'hui, c'est également la seule manière de constituer le socle nécessaire à qui veut se préparer à de nouveaux voyages dans l'art statistique. Si l'ouvrage place ainsi le lecteur face à des notions difficiles, il le fait avec le souci de s'appuyer, chaque fois que possible, sur des exemples parlants. Il permet, aussi, par des exercices corrigés, d'acquérir la pratique et de rendre plus concrets les raisonnements inévitablement abstraits qui sont ceux de l'inférence statistique. Tenant compte, enfin, de la diversité des besoins de ses lecteurs, il indique de manière explicite, quels développements le lecteur peut s'éviter sans perdre de vue l'essentiel. L'ouvrage s'adresse en priorité aux étudiants d'économie et de gestion ou de mathématiques appliquées aux sciences sociales, aux élèves des classes des grandes écoles commerciales ou des sections d'IUT de traitement informatique et statistique des données. Il intéressera également tous ceux que leur curiosité porte à s'interroger sur les arcanes du jugement sur échantillon.