Une première question est de savoir quelle est la forme du modèle statis- tique. Pour indiquer la méconnaissance de la variance, il est nécessaire de la mentionner comme un paramètre : désignant naturellement le nombre d’observations. Naturellement, le mo- dèle est muni des statistiques d’observations : X1; : : : ; Xn.
2.3. Estimation de la moyenne à variance inconnue. En pratique, il est en réalité rare de connaître précisément la variance expliquant les obser- vations. Il est de fait nécessaire de savoir construire un intervalle de confiance pour la moyenne indépendamment de la connaissance de la variance.
Un modèle statistique échantillonné de taille n et de lois ( ) 2 , où est une loi de probabilité (discrète ou à densité) pour chaque , est un modèle statistique de la forme ( ; A; P ) 2 , muni de n applications X1; : : : ; Xn, telles que : pour chaque et pour chaque i 2 f1; : : : ; ng, la loi de Xi sous P est . Exemple 8.
Définition 6. Etant donné un modèle statistique de la forme ( ; A; P ) 2 , une statistique est une application de dans R telle que, pour tout a b, l’image réciproque fX 2 (a; b)g (avec la même convention que précédemment sur l’ouverture et la fermeture des bornes) soit dans A.