Fin qui abbiamo lavorato con probabilità note a priori. La statistica descrittiva si occupa del problema inverso: stimare grandezze (medie, proporzioni, parametri) a partire da un campione osservato. È il ponte tra la matematica della probabilità e il mondo dei dati reali: sondaggi, esperimenti scientifici, test diagnostici, controllo qualità. Prima di calcolare gli indici conviene guardare i dati con una buona rappresentazione grafica, che mostra immediatamente la forma di una distribuzione (simmetrica, asimmetrica, multimodale, con outlier) là dove un singolo numero potrebbe nasconderla.
So far we have worked with probabilities known a priori. Descriptive statistics deals with the inverse problem: estimating quantities (means, proportions, parameters) from an observed sample. It is the bridge between the mathematics of probability and the world of real data: surveys, scientific experiments, diagnostic tests, quality control. Before computing the indices it is worth looking at the data with a good graphical representation, which immediately shows the shape of a distribution (symmetric, asymmetric, multimodal, with outliers) where a single number might hide it.