frequentistas

Frequentistas são defensores de uma abordagem de estatística baseada na probabilidade como frequência relativa de eventos em amostras repetidas. Nessa visão, parâmetros populacionais são considerados valores fixos, ainda que desconhecidos, enquanto a incerteza provém dos dados observados e de processos aleatórios de amostragem. A inferência frequencista foca em estimadores, testes de hipóteses e intervalos de confiança cuja interpretação depende de propriedades operacionais ao longo de muitos experimentos.

Historicamente, o movimento frequentista foi desenvolvido no início do século XX por figuras como Ronald Fisher, Jerzy Neyman e Egon Pearson. Fisher enfatizou testes de significância e intervalos de confiança, enquanto Neyman e Pearson estabeleceram a moldura de testes de hipóteses com regras de tomada de decisão e controle de erro combinadas. Juntas, essas tradições moldaram a prática moderna de estimativa e teste sob a suposição de repetição de amostras.

Os principais instrumentos incluem testes de hipóteses com p-valor, convenções de significância e o uso de intervalos de confiança que pretendem uma taxa de cobertura pré-determinada. A avaliação de estimadores envolve propriedades como unbiasedness, consistência e eficiência, bem como potência de testes para detectar desvios da hipótese nula. O foco é a frequência de resultados sob repetição de experimentos.

Comparado aos estatísticos bayesianos, os frequentistas não atribuem probabilidades a parâmetros ou hipóteses, limitando-se a inferir com base na distribuição de amostras. As críticas apontam interpretações inadequadas de p-values e limitações em cenários com dados observados de forma não planejada. Ainda assim, o método frequencista permanece amplamente utilizado em ciências, economia e engenharia, devido à sua clareza e longa tradição de aplicação prática.