1. Probabilités :
— Espace probabilisé, dénombrement, indépendance et théorème de Bayes pour des évènements.
— Variables aléatoires (discrètes puis continues), espérance - variance - fonction de répartition - fonction
génératrice.
— Couples de variables, indépendance et théorème de Bayes pour des variables, covariance et corrélation.
— Lois limites et convergence en probabilité, ingalités usuelles, Loi des Grands Nombres faible (avec démonstration),
convergence de la Binomiale vers la Poisson, énoncé du théorème Central Limite (sans
démonstration).
2. Statistique :
— Statistique descriptive.
— Estimation par la méthode des moments et du maximum de vraisemblance.
— Qualité des estimateurs : consistance - biais - variance - risque quadratique.
— Intervalles de confiances dans le cas gaussien + cas Binomial.