A inferência estatística reúne os métodos que permitem tirar conclusões sobre uma população a partir da informação contida em uma amostra.

Neste capítulo apresentamos a lógica da inferência, os principais planos de amostragem e a distinção fundamental entre parâmetros e estatísticas.

Por que Inferir?

Observar toda a população é frequentemente inviável por custo, tempo ou porque o processo de medição é destrutivo, como em testes de resistência de materiais.

A inferência permite estimar características desconhecidas e testar afirmações sobre a população, sempre acompanhando as conclusões de uma medida explícita de incerteza.

Parâmetros e Estatísticas

Um parâmetro é uma característica fixa e geralmente desconhecida da população, como a média μ, a proporção p ou o desvio padrão σ.

Uma estatística é uma função dos dados amostrais, como x̄, p̂ ou s, e varia de amostra para amostra. É essa variabilidade que a inferência procura quantificar.