L’inférence statistique est le processus d’utilisation de l’analyse des données pour déduire les propriétés d’une distribution de probabilité sous-jacente. L’analyse statistique inférentielle déduit les propriétés d’une population, par exemple en testant des hypothèses et en dérivant des estimations. On suppose que l’ensemble de données observé est échantillonné à partir d’une population plus large.
Les statistiques inférentielles peuvent être comparées aux statistiques descriptives. Les statistiques descriptives ne concernent que les propriétés des données observées et ne reposent pas sur l’hypothèse que les données proviennent d’une population plus large.
Dans l’apprentissage automatique, le terme inférence est parfois utilisé à la place pour signifier « faire une prédiction, en évaluant un modèle déjà formé » dans ce contexte, la déduction des propriétés du modèle est appelée formation ou apprentissage (plutôt que l’inférence), et l’utilisation d’un modèle car la prédiction est appelée inférence (au lieu de prédiction); voir aussi inférence prédictive.
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