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Cette séance de cours couvre la construction d'intervalles de confiance approximatifs en utilisant le théorème de limite centrale pour les grandes tailles d'échantillons. Il explique comment trouver des intervalles de confiance pour des paramètres inconnus basés sur les distributions normales et la méthode d'estimation de la probabilité maximale. Les conditions de régularité requises pour la validité de ces estimateurs sont discutées, ainsi que des exemples illustrant des cas où ces conditions ne sont pas remplies. La séance de cours compare également le comportement des estimateurs dans les cas réguliers et non réguliers, soulignant l'impact sur la convergence et la forme de la distribution. Les implications pratiques de ces concepts sont soulignées.