Inférence statistique

Cet article est une ébauche concernant les Probabilités et la Statistique. Vous pouvez partager vos connaissances en l’améliorant (comment ?) selon les recommandations des projets correspondants.

Pour les articles homonymes, voir Interconnexions entre la théorie des probabilités et les statistiques.

L'inférence statistique consiste à induire les caractéristiques inconnues d'une population à partir d'un échantillon issu de cette population. Les caractéristiques de l'échantillon, une fois connues, reflètent avec une certaine marge d'erreur possible celles de la population.

Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population. Par exemple, les intentions de vote indiquées par l'échantillon, ne peuvent révéler l'intention de vote qu'a tel ou tel membre particulier de la population des électeurs de la circonscription électorale.

L'inférence statistique est donc un ensemble de méthodes permettant de tirer des conclusions fiables à partir de données d'échantillons statistiques. L'interprétation de données statistiques est, pour une large part, le point clé de l'inférence statistique. Elle est guidée par plusieurs principes et axiomes.

[modifier] Histoire

[modifier] Principes et axiomes

[modifier] Voir aussi

[modifier] Articles connexes

• Hypothèse statistique
• Estimateur (statistique) - estimation de paramètres, estimation ponctuelle ou par intervalles (fourchettes d'estimation)
• Tests d'hypothèses
• Statistique mathématique
• Sondage
• Variable indépendante et identiquement distribuée
• Journalisme de données
• Statistiques