Frequentista

Frequentista é uma abordagem da estatística que interpreta a probabilidade como frequência relativa de eventos em amostras repetidas. Na visão frequentista, parâmetros de população são valores fixos; a aleatoriedade provém apenas dos dados observados ao coletar uma amostra. Assim, probabilidades descrevem o comportamento de procedimentos sob repetição, não a incerteza de um parâmetro já determinado.

A inferência frequentista baseia-se em distribuições de amostra e na ideia de repetição. A estimação pode ser pontual, por exemplo via máxima verossimilhança, e a incerteza sobre o parâmetro é quantificada por intervalos de confiança, que pretendem ter cobertura no longo prazo. Em testes de hipótese, segue-se o paradigma de Neyman–Pearson: há uma hipótese nula a ser rejeitada ou não, com regras de decisão que controlam taxas de erro tipo I e tipo II. Resultados comuns incluem valores-p, níveis de significância e regiões de rejeição.

Ao contrário da estatística bayesiana, os frequentistas não atribuem probabilidades a hipóteses ou a parâmetros nem recorrem a distribuições a priori. Em vez disso, a probabilidade descreve o comportamento de procedimentos sob repetição de amostragem.

História: as ideias foram desenvolvidas no século XX por Ronald Fisher, Jerzy Neyman e Egon Pearson. Hoje, métodos frequentistas dominam muitas áreas, incluindo ciência, engenharia e economia, especialmente no desenho de experimentos e em testes de significância. Críticas comuns apontam interpretações questionáveis de p-valores e limitações de intervalos de confiança em amostras pequenas ou pouco informativas.