La statistique inférentielle est une branche de la statistique qui tire des conclusions ou fait des prévisions sur une population plus large à partir des données d'un échantillon plus petit. Elle utilise des méthodes comme les tests d'hypothèse, les intervalles de confiance, l'analyse de régression et les modèles de probabilité pour estimer des paramètres, tester des hypothèses et repérer des liens significatifs.
Grâce à la statistique inférentielle, les entreprises et les chercheurs prennent des décisions fondées sur les données sans analyser toute la population, ce qui fait gagner du temps et des ressources. Elle permet des généralisations fiables, une meilleure gestion des risques, une meilleure planification et des décisions éclairées dans de nombreux domaines, des études de marché à la finance, en passant par la santé et les sciences sociales.