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. Les statistiques inférentielles reposent sur divers méthodes d’échantillonnage  qui permettent  de fournir soit une estimation ponctuelle  de paramètres inconnue de la  population soit une estimation par un  intervalle de confiance. Elles permettent en outre à formuler des tests d’hypothèse utilisés dans différentes optiques. En effet  ces tests permettent  de juger la conformité de paramètres inconnus  de la  population avec certaines valeurs prédéterminées (tests paramétriques). Ces tests sont aussi utilisés pour  vérifier  si les valeurs observées  d’une population suit ou pas une loi statistique  théorique  susceptible d’encadrer ses probabilités de réalisation (tests d’ajustements). Ces tests  permettent en outre de se prononcer   sur la présence ou pas de lien  entre deux variables aléatoires (test d’indépendance).

Les résultats issus des statistiques inférentielles permettent de guider la décision dans divers domaines de gestion  notamment au niveau de la gestion de la production (contrôle de qualité, choix des fournisseurs …)   du marketing (estimation de la  proportion d’acheteurs d’un produit, estimation d’impact d’actions commerciales, similitude entre plusieurs catégories  de clients..) et de la gestion financière (gestion des crédits,  gestion de portefeuille titres…)