A estatística inferencial é uma parte importante da estatística moderna. Ela é usada para fazer inferências sobre populações com base em uma amostra de dados. Isso envolve a utilização de técnicas estatísticas para estimar parâmetros desconhecidos, como a média ou a proporção de uma população, a partir dos dados disponíveis. Existem várias técnicas estatísticas que podem ser usadas na estatística inferencial, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. Algumas das técnicas mais comuns incluem o teste de hipótese, a análise de variância e a regressão linear. O teste de hipótese é utilizado para testar uma hipótese sobre uma população com base nos dados que foram coletados. Esse teste envolve a formulação de uma hipótese nula, que é a afirmação de que não existe nenhuma diferença significativa entre a amostra e a população. Em seguida, os dados são coletados e analisados para determinar se há evidências suficientes para rejeitar essa hipótese nula. A análise de variância é outra técnica utilizada na estatística inferencial. Ela é usada para determinar se existem diferenças significativas entre duas ou mais amostras com base em suas variações. Isso pode ser útil para comparar diferentes tratamentos em um experimento, por exemplo. A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre duas variáveis. Ela é frequentemente usada para prever o valor de uma variável dependente com base nos valores de uma ou mais variáveis independentes. Em geral, a estatística inferencial é uma ferramenta útil para fazer inferências sobre populações com base em amostras de dados limitadas. Ela pode ser usada em uma ampla variedade de aplicações, desde pesquisas de opinião pública até a avaliação de novos tratamentos médicos.