Variété des situations concrètes auxquelles on peut l'appliquer dès que l'on en a maîtrisé ne serait-ce que le premier rudiment. Théorie mathématique dont dérive la statistique, elle est directement utilisée dans les sondages d'opinion, dans la gestion des risques, dans les modèles boursiers comme dans le guidage des fusées ; sa compréhension, au moins élémentaire s'avère indispensable à chacun et ne présente guère de difficultés à ceux qui sont familiarisés avec la théorie de l'intégration, l'analyse et l'algèbre linéaire de premier cycle ainsi que les rudiments de topologie. Ce livre qui s'adresse aux étudiants de la maîtrise de mathématiques et aux élèves des grandes écoles d'ingénieurs présente les fondements de la théorie des probabilités avec un triple objectif :
A) donner les éléments de base indispensables à tout enseignant, c'est à dire la loi des grands nombres et les notions d'espérance, de dispersion, de corrélation et d'indépendance ;
B) offrir une base minimale mais solide permettant d'abroder un cours de statistique en maîtrise, un cours de troisième cycle ou un DEA de probabilités ;
C) couvrir le programme de l'option de probabilités de l'agrégation de mathématiques.
Le cinquième chapitre, consacré aux statistiques, peut être utile dans un troisième cycle de probabilités nécessitant des idées de statistiques. Il ne prétend toutefois en rien remplacer un véritable cours de statistiques, puisqu'il ne vise qu'à donner des illustrations des notions introduites auparavant, et expliquer au lecteur le sens de la démarche statistique, souvent méconnu du grand public, qui confond statistiques et tableaux de chiffres. Le sixième et dernier chapitre est une introduction au véritable but de la théorie des probabilités : la théorie des processus stochastiques.