डेटा से अनुमान, आकलन और निर्णय निर्माण
लगभग हर सांख्यिकीय प्रश्न का वही आकार। दुनिया में कोई सत्य संख्या जो आप नहीं देख, पैरामीटर θ (एक सत्य माध्य, एक सत्य सफलता प्रायिकता)। आपके पास केवल परिमित डेटा। उस डेटा से आप एक अनुमान, अनुमानक θ̂। अनुमान अच्छे अनुमान बनाने और जानने की कला कि कितना भरोसा।
क्योंकि डेटा यादृच्छिक, θ̂ स्वयं एक यादृच्छिक मात्रा: प्रयोग फिर, एक अलग θ̂। हम एक अनुमानक को दो चीज़ों से आँकते: इसका पक्षपात (क्या यह औसतन θ पर?) और इसका प्रसरण (नमूने से नमूने कितना उछलता?)।
मसाले का आकलन करने के लिए आप सूप का पूरा बर्तन नहीं पी सकते, इसलिए आप अच्छी तरह से हिलाते हैं और एक चम्मच चखते हैं। पूरे बर्तन का असली खारापन पैरामीटर θ है जिसे आप सीधे नहीं देख सकते; आपके चम्मच का खारापन एस्टिमेटर (estimator) θ̂ है। पहले अच्छी तरह से हिलाएँ और एक चम्मच पूरे बर्तन का उल्लेखनीय रूप से अच्छी तरह से अनुमान लगाता है — वह हिलाना ही नमूने (sample) को प्रतिनिधि (representative) बनाता है।