Quel est le but des statistiques inférentielles?

Les statistiques inférentielles sont une branche des statistiques qui peuvent être utilisées lorsque les chercheurs et les mathématiciens veulent tenter d'extrapoler et de tirer des conclusions qui vont au-delà des données brutes elles-mêmes. Alors qu'une étude n'utilise qu'un petit échantillon de la population totale qu'elle étudie, les statistiques déductives peuvent être utilisées pour tenter d'estimer les traits et les modes de pensée du comportement de la population dans son ensemble.



Les méthodes dérivées des statistiques inférentielles sont utilisées par les chercheurs et les scientifiques qui veulent essayer de comprendre les groupes plus larges qu'ils étudient dans leur ensemble. Ceux-ci ont souvent une portée qui s'étend au-delà des échantillons de population sur lesquels des tests ont été effectués ou qui ont répondu à des sondages. De nombreux statisticiens ne souhaitent pas livrer des informations sur le seul échantillon étudié, ils souhaitent fournir des extrapolations sur le comportement de la population dans son ensemble. Il existe un certain nombre d'outils d'analyse statistique spécifiques différents utilisés par les statisticiens inférentiels dans ce processus.

La plupart des modèles et des algorithmes utilisés dans les statistiques inférentielles proviennent d'un groupe de différents modèles statistiques appelés modèle linéaire général. Cela inclut également différents outils d'analyse multivariée. Lorsqu'ils sont combinés avec les divers autres tests utilisés dans les statistiques, ces modèles peuvent aider à brosser un tableau du comportement et des attributs de la population.