stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Eduskuntavaalit 1987
Tulokset

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| Äänestysaktiivisuus | 72,1 % | −3,6 |
| Äänestysaktiivisuus (Suomessa asuvat) | 76,4 % | −4,6 |
| Äänestäneet | 2 895 488 | −97 482 |
| Hylätyt äänet | 15 395 | +2 119 |
| Puolue | Puolue | Edustajat | Edustajat | Äänet> Osuus | Äänet> Osuus | Äänet> Lukumäärä | Äänet> Lukumäärä |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|   | Suomen Sosialidemokraattinen Puolue | 56 | −1 | 24,14 % | −2,6 | 695 331 | −100 622 |
|   | Kansallinen Kokoomus | 53 | +9 | 23,13 % | +1,0 | 666 236 | +7 158 |
|   | Keskustapuolue | 40 | +2 | 17,62 % | −0,0 | 507 460 | −17 747 |
|   | Suomen Kansan Demokraattinen Liitto | 16 | −10 | 9,39 % | −4,1 | 270 433 | −130 497 |
|   | Suomen Maaseudun Puolue | 9 | −8 | 6,32 % | −3,4 | 181 938 | −106 773 |
|   | Ruotsalainen kansanpuolue | 12 | +2 | 5,30 % | +0,7 | 152 597 | +15 174 |
|  | Demokraattinen Vaihtoehto | 4 | – | 4,24 % | – | 122 181 | – |
|   | Vihreä liitto | 4 | +2 | 4,03 % | +2,6 | 115 988 | +72 234 |
|   | Suomen Kristillinen Liitto | 5 | +2 | 2,58 % | −0,5 | 74 209 | −16 201 |
|  | Suomen Eläkeläisten Puolue |  |  | 1,22 % | – | 35 100 | – |
|  | Liberaalinen Kansanpuolue |  |  | 0,97 % | –a | 27 824 | –a |
|  | Perustuslaillinen Oikeistopuolue |  | −1 | 0,11 % | −0,3 | 3 096 | −8 008 |
|  | Muut | 1b |  | 0,96 % |  | 27 700 |  |
|  | Yhteensä | 200 |  | 100 % |  | 2 880 093 | −99 601 |
| a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) | a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) | a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) | a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) | a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) | a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) | a Osallistui edellisiin vaaleihin Keskustapuolueen listoilla. b Lista A (Lib., Soc.) (7 019 ääntä, Ahvenanmaan maakunnan vaalipiiri) |  |
| Lähde: Tilastokeskus 2004 | Lähde: Tilastokeskus 2004 | Lähde: Tilastokeskus 2004 | Lähde: Tilastokeskus 2004 | Lähde: Tilastokeskus 2004 | Lähde: Tilastokeskus 2004 | Lähde: Tilastokeskus 2004 |  |
Tulokset > Eniten ääniä saaneet valitut ehdokkaat

| Sija | Ehdokas | Puolue | Äänet | Vaalipiiri |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | Pertti Salolainen | Kok. | 18 324 | Helsingin kaupungin vaalipiiri |
| 2 | Kalevi Sorsa | SDP | 17 585 | Helsingin kaupungin vaalipiiri |
| 3 | Sirpa Pietikäinen | Kok. | 15 981 | Hämeen läänin eteläinen vaalipiiri |
| 4 | Eeva Kuuskoski-Vikatmaa | Kesk. | 15 672 | Turun läänin eteläinen vaalipiiri |
| 5 | Christoffer Taxell | RKP | 14 006 | Turun läänin eteläinen vaalipiiri |
| 6 | Eva-Riitta Siitonen | Kok. | 13 543 | Helsingin kaupungin vaalipiiri |
| 7 | Antero Kekkonen | SDP | 12 989 | Kymen läänin vaalipiiri |
| 8 | Pekka Vennamo | SMP | 12 638 | Turun läänin eteläinen vaalipiiri |
| 9 | Paavo Väyrynen | Kesk. | 12 546 | Lapin läänin vaalipiiri |
| 10 | Pirjo Ala-Kapee | SDP | 12 398 | Uudenmaan läänin vaalipiiri |
| Lähde: Tilastokeskus | Lähde: Tilastokeskus | Lähde: Tilastokeskus | Lähde: Tilastokeskus |  |
Aiheesta muualla

Vaalit 1987: Oikeisto ja vasemmisto liittoon (Yleisradion Elävä arkisto)
Doria.fi − Eduskuntavaalit 1987, tilastokeskuksen julkaisu
| n k  Eduskunta |
| --- | --- | --- |
| Organisaatio |  Kansanedustaja Luettelo  Avustajat  Puhemies Luettelo  Puhemiesneuvosto  Valiokunta  Kansliatoimikunta Sisäinen tarkastus  Tietosuojavastaava  Eduskunnan kanslia Pääsihteeri  Hallinto- ja palveluosasto  Kansainvälinen osasto  Keskuskanslia  Tieto- ja viestintäosasto  Turvallisuusosasto  Valiokuntasihteeristö  |  |
| Politiikka |  Eduskuntaryhmä  Puolueet  |  |
| Vaalit |  1907  1908  1909  1910  1911  1913  1916  1917  1919  1922  1924  1927  1929  1930  1933  1936  1939  1945  1948  1951  1954  1958  1962  1966  1970  1972  1975  1979  1983  1987  1991  1995  1999  2003  2007  2011  2015  2019  2023  2027  |  |
| Toimielimet |  Arkisto  Kirjasto  Tilintarkastajat  Pankkivaltuusto  Oikeusasiamies Ihmisoikeuskeskus  Ulkopoliittinen instituutti  Sitra  |  |
| Rakennukset |  Eduskuntatalo  Kansalaisinfo  Pikkuparlamentti  |  |
| Toiminta |  Valtiopäivät  Lähetekeskustelu  Suullinen kysymys  Välihuuto    |  |
| Muuta |  Nuorten parlamentti  Suomen eduskunta 100 vuotta  |  |
Pieni arkana

Pieni arkana (Arcana minora) on korteistaennustajien käyttämä nimitys niistä Tarot-pakan korteista, jotka eivät kuulu isoon arkanaan.  Pienen arkanan kortit muodostuvat neljästä maasta: sauvoista, maljoista, miekoista ja kolikoista(useissa moderneissa pakoissa nimeltään pentaakkelitlähde?). Jokaiseen maahan kuuluu kymmenen numerokorttia tavallisen korttipakan tapaan, sekä neljä hovikorttia: hovipoika, ritari, kuningatar ja kuningas. Näiden korttien nimitykset kuitenkin vaihtelevat jopa harhaanjohtavan paljon. Monissa moderneissa pakoissa myös jokaiseen numerokorttiin sisältyy oma kuva-aiheensa. Ensimmäinen numerokortteihin kuvat sijoittanut pakka on italialainen Sola Busca 1400-luvulta, mutta vasta Rider-Waite-Smith-pakassa-pakka vuodelta 1909 teki käytännön suosituksi.
Symbolismi

| Maa | Pelikorttien maa | Elementti | Tieto |
| --- | --- | --- | --- |
| Sauvat | ♣Risti | Tuli-elementti | Tahto; miten käytämme omaa tahdonvoimaamme |
| Maljat | ♥Hertta | Vesi-elementti | Tunne; miten toimimme tunteista käsin |
| Miekat | ♠Pata | Ilma-elementti | Mieli; miten ajatusmallit vaikuttavat elämäämme |
| Lantit | ♦Ruutu | Maa-elementti | Keho; fyysinen todellisuus ja toiminta siinä |
Galleria

Rider–Waite-tarot-pakan pienen arkanan kortit esitetty alla.
Galleria > Sauvat

Sauvojen ässä
Sauvojen kaksi
Sauvojen kolme
Sauvojen neljä
Sauvojen viisi
Sauvojen kuusi
Sauvojen seitsemän
Sauvojen kahdeksan
Sauvojen yhdeksän
Sauvojen kymmenen
Sauvojen lähetti
Sauvojen ritari
Sauvojen kuningatar
Sauvojen kuningas
Galleria > Maljat

Maljojen ässä
Maljojen kaksi
Maljojen kolme
Maljojen neljä
Maljojen viisi
Maljojen kuusi
Maljojen seitsemän
Maljojen kahdeksan
Maljojen yhdeksän
Maljojen kymmenen
Maljojen lähetti
Maljojen ritari
Maljojen kuningatar
Maljojen kuningas
Galleria > Miekat

Miekkojen ässä
Miekkojen kaksi
Miekkojen kolme
Miekkojen neljä
Miekkojen viisi
Miekkojen kuusi
Miekkojen seitsemän
Miekkojen kahdeksan
Miekkojen yhdeksän
Miekkojen kymmenen
Miekkojen lähetti
Miekkojen ritari
Miekkojen kuningatar
Miekkojen kuningas
Galleria > Lantit

Lanttien ässä
Lanttien kakkonen
Lanttien kolmonen
Lanttien nelonen
Lanttien viitonen
Lanttien kuutonen
Lanttien seitsemän
Lanttien kahdeksan
Lanttien yhdeksän
Lanttien kymmenen
Lanttien lähetti
Lanttien ritari
Lanttien kuningatar
Lanttien kuningas
Tuomela

Tuomela voi viitata seuraaviin:
Sukunimi

Elias Tuomela (s. 1996), suomalainen jalkapalloilija
Emilia Tuomela (s. 2002), suomalainen jalkapallomaalivahti
Heikki Tuomela (1922–1991), suomalainen taidemaalari
Irja Tuomela (s. 1943), suomalainen keihäänheittäjä
Johanna Tuomela (1973–2020), suomalainen solubiologi ja syöpätutkija
Jukka Tuomela, suomalainen matematiikan professori
Marko Tuomela (s. 1972), suomalainen  jalkapalloilija ja jalkapallovalmentaja
Mauri Tuomela (1870–1945), suomalainen maanviljelijä, kunnallisneuvos ja kansanedustaja (Suomalainen puolue)
Oiva Tuomela (1919–1968), suomalainen sotilas ja Mannerheim-ristin ritari
Raimo Tuomela (1940–2020), suomalainen filosofi ja professori
Tanja Eteläaho (o.s. Tuomela, s. 1979), suomalainen lentopalloilija
Tanja Tuomela (s. 1987), suomalainen pesäpalloilija
Tapio Tuomela (s. 1958), suomalainen säveltäjä, pianisti ja kapellimestari
Tiina Tuomela (s. 1960), suomalainen lääkäri ja kristillisdemokraattinen poliitikko
Uuno Tuomela (e. Häggman) (1882–1936), suomalainen yleisurheilija
Viljo Tuomela (oik. Matti Hyttinen, 1895–1977), suomalainen runoilija.
Muita

Tuomelan koulu, koulu Vantaan Hämeenkylässä
Tuomelan tammimetsä, metsäalue Vantaalla
| --- | --- |
: Tämä on täsmennyssivu, joka luettelee monimerkityksisen käsitteen eri merkitykset tai useita eri henkilöitä. Artikkelisivuja, joiden nimessä tai tekstissä lukee ”Tuomela”, voi hakea sivunnimihaulla, laajalla sivunnimihaulla tai tekstihaulla.
Marseillelainen Tarot

Marseillelainen Tarot on tarot-pakka, joka oli erittäin suosittu Ranskassa 1600- ja 1700-luvuilla tarot-korttipelien pelaamisessa ja jota tuotetaan edelleen.
Historia

Ranskalaiset valloittivat Milanon vuonna 1499, ja Milanolainen Tarot-pakka levisi muualle Eurooppaan. Marseillesta tuli pitkäksi aikaa tarot-korttien tuotantokeskus. Marseillessa kortintekijät toteuttivat uudistuksen: valttikortteihin lisättiin kortin nimi. Valttikorttien numerointi keksittiin hieman aiemmin,
Tarot de Marseillen myötä Tarot-kortit levisivät kaikkiin yhteiskuntaluokkiin. Ylimystön käyttöön tarkoitettujen käsin maalattujen ja arvokkaiden korttien aika oli ohi. Taroteista tuli kulutustavaraa, huonokuntoiset pakat heitettiin pois. Arvion mukaan Ranskassa valmistettiin 1500-luvulla puoli miljoonaa Marseille-pakkaa, ja 1600-luvulla noin miljoona.
1600-luvulta alkaen tarot levisi moniin Euroopan maihin ja se oli kansainvälisesti suosittu korttipeli. Tärkeä korttien valmistuksen keskus oli Marseillen kaupunki Ranskassa. Muuallakin valmistetut tarot-pakat seurasivat Marseillen tarokkien ulkonäköä ja rakennetta.
Tilastotiede

Normaalijakauma on tilastotieteessa usein käytetty työkalu.
Tilastotiede on todennäköisyyslaskentaan perustuva tieteenala, joka tutkii tilastollisten aineistojen keräämistä, käsittelyä ja tältä pohjalta tehtävää päättelyä. Tilastotieteen avulla voidaan mitata havaintoja ja käsitellä mittausten muodostamia aineistoja, ja tilastotiede tuo siten empiriaa erilaisiin tutkimuksiin. Tilastotieteen tulosten pohjalta tehtävä päättely on induktiivista päättelyä eli aineiston pohjalta pyritään yleistämään asioita yksittäisestä yleiseen. Havaintoaineistoja voidaan myös hankkia tietyllä aikavälillä eli tuottaa aikasarja. Tilastotiede voidaan jakaa teoreettiseen ja soveltavaan tilastotieteeseen. Tilastotiedettä käytetään tilastollisten tutkimusten tekemiseen ja nämä jaetaan määrällisiin (kvantitatiivisiin) ja laadullisiin (kvalitatiivisiin) tutkimuksiin. Tilastotieteen harjoittajaa kutsutaan tilastotieteilijäksi.
Tilastotiedettä sovelletaan monilla tutkimusaloilla, joihin kuuluvat esimerkiksi luonnon-, yhteiskunta- ja humanistiset tieteet. Tilastollisella päättelyllä on tärkeä osuus tieteellisessä hypoteesin testauksessa. Tilastotiedettä käytetään myös teollisuudessa. Tilastotiedettä hyödynnetään myös valtion ja kuntien virallisissa tilastoissa sekä kansantalouden tilan selvittämisessä, ja historiallisesti julkinen valta oli ensimmäinen tilastojen hyödyntäjä. Vuonna 1749 laadittiin Suomen ensimmäinen väestötilasto. Suomessa Tilastokeskus tuottaa valtaosan Suomen virallisista tilastoista. Muita tilastoviranomaisia Suomessa ovat Terveyden ja hyvinvoinnin laitos, Luonnonvarakeskus sekä Tulli. Myös Suomen Pankki tuottaa merkittävän määrän virallisia tilastoja.
Kun tilastotieteen menetelmiä käytetään havaitun aineiston esittämiseen, on kyse kuvailevasta tilastotieteestä. Kun kuvailusta siirrytään aineiston tarkasteluun tai mallinnukseen siten, että aineiston epävarmuus ja havaintojen satunnaisuus otetaan huomioon, puhutaan tilastollisesta päättelystä. Näissä molemmissa tapauksissa on kyse soveltavasta tilastotieteestä. Matemaattinen tilastotiede keskittyy puolestaan tarkastelemaan tilastotieteen teoreettista perustaa. Tilastotieteessä keskeisiä asioita ovat otantamenetelmät, mitta-asteikot, keskiluvut sekä vaihtelun ja riippuvuuden tunnusluvut. Tilastollisten tutkimusten tekeminen edellyttää suunnitelmallisuutta tutkimussuunnitelman muodossa, koska se luo pohjan sille, mitä kerätystä aineistoista voidaan lopulta saada irti.
Lähestymistapa

Tilastotieteen soveltaminen tarkasteltavaan tieteelliseen, teolliseen tai yhteiskunnalliseen ongelmaan alkaa populaation  määrittelyllä. Kyseessä voi olla jonkin maan väestö tai tehtaan valmistamat tuotteet. Toisaalta voidaan havainnoida aineistoa tuottava prosessi eri ajankohtina, jolloin kyseessä on aikasarja.
Aineistoa on tavallisesti mahdollista kerätä vain populaation osajoukosta, jolloin tutkimuksen kohteena on otos. Otoksesta voidaan kerätä aineistoa joko havainnoiden tai kokeellisessa asetelmassa. Kun aineisto on kerätty, siitä tehtävä analyysi voidaan jakaa kuvailuun ja päättelyyn, jotka tosin liittyvät usein toisiinsa läheisesti.
Otanta

Otannalla tarkoitetaan tutkimukseen mukaan tulevien tutkimusyksiköiden valitsemista perusjoukosta.
Otannan tavoitteena on saada mahdollisimman edustava otos koko perusjoukosta, jotta päättely voitaisiin yleistää koskemaan myös perusjoukkoa.

Otantamenetelmän valinnalla voi olla suuri vaikutus tutkimuksen onnistumiseen.
Yksinkertainen ja hyvin yleisesti käytetty otantamenetelmä on yksinkertainen satunnaisotanta. Yksinkertaisessa satunnaisotannassa jokaisella perusjoukon yksiköllä on yhtä suuri todennäköisyys tulla valituksi otokseen. Toinen yksinkertainen otantamenetelmä on systemaattinen otanta, jossa listatusta aineistosta valitaan tietyin välein yksikkö mukaan tutkimukseen.
Monesti yksinkertaisimmat menetelmät eivät kuitenkaan tuota parasta mahdollista lopputulosta. Mikäli esimerkiksi tavoitteena on selvittää haastattelututkimuksella kaikkien Suomen kolmasluokkalaisten oppilaiden äidinkielen osaamista, olisi tutkijoilla todella kova työ kiertää kaikki koulut, joista oppilaita valittiin mukaan tutkimukseen. Tällaisissa tapauksissa käytetään usein ryväsotantaa. Ryväsotannassa aineisto jaetaan ryhmiin ja varsinainen otanta tapahtuu näiden ryhmien välillä. Esimerkin tapauksessa voitaisiin jakaa perusjoukko ryhmiin koululuokan perusteella ja arpoa, mitkä luokat valitaan kokonaisuudessaan mukaan tutkimukseen.
Perusjoukko voidaan usein jakaa toisensa poissulkeviin osajoukkoihin. Esimerkiksi tehtäessä tutkimusta siitä, ovatko yliopisto-opiskelijat tyytyväisiä pääaineeseensa, voitaisiin ajatella, että tutkimukseen halutaan mukaan kaikkien alojen opiskelijoita. Yksinkertaista satunnaisotantaa käytettäessä aloilta, joilla on vähän opiskelijoita, ei välttämättä tulisi lainkaan opiskelijoita mukaan tutkimukseen. Tämän estämiseksi voitaisiin etukäteen päättää, kuinka monta opiskelijaa halutaan mukaan kultakin alalta ja suorittaa sitten yksinkertainen satunnaisotanta kunkin alan opiskelijoiden kesken. Tätä kutsutaan ositetuksi otannaksi. Ositetussa otannassa on oleellista huomioida, että havaitusta aineistosta lasketut tunnusluvut eivät välttämättä edusta koko perusjoukkoa. Tämä on usein korjattavissa painotuksella.
Otantaa voidaan tehdä myös siten, että kunkin yksikön todennäköisyys tulla valituksi riippuu jostain tämän yksikön ominaisuudesta, kuten koosta. Esimerkiksi tehtäessä tutkimusta koko Suomen työttömyydestä yksittäisten kuntien työttömyysprosenttien perusteella on hyvin oleellista, että isoimmat kunnat tulevat valituksi mukaan. Näin ollen voidaan ajatella, että isommilla kunnilla tulisi olla suurempi todennäköisyys tulla valituksi. Tätä kutsutaan otannaksi tilastoyksikön koon mukaan.
Aineiston kuvailu

Kuvaileva tilastollinen analyysi on havaitun aineiston esittämistä joko numeerisesti tai graafisesti. Havaitusta aineistosta voidaan laskea tunnuslukuja, jotka kuvaavat muuttujien ominaisuuksia, kuten sijaintia, hajontaa, vinoutta tai huipukkuutta.
Tyypillisiä sijaintia kuvaavia tunnuslukuja ovat moodi, minimi, maksimi, mediaani, kvantiilit, sekä erilaiset keskiarvot. Usein käytettyjä vaihtelua kuvaavia tunnuslukuja ovat keskihajonta, varianssi, kvartiiliväli ja vaihteluväli. Yleinen tapa esittää aineistoa tiivistetysti on esittää kustakin muuttujasta minimi, maksimi, ala- ja yläkvartiilit sekä mediaani. Näistä viidestä tunnusluvusta piirrettyä kuvaajaa kutsutaan viiksilaatikkokuvaajaksi. Yksittäisen muuttujan jakaumaa voidaan kuvailla graafisesti esimerkiksi histogrammilla. Histogrammin sijasta voidaan käyttää myös ydinestimaattoria, joka voidaan nähdä histogrammin yleistyksenä.
Usein ollaan kiinnostuneita myös kahden tai useamman muuttujien välisistä riippuvuussuhteista. Lineaarista riippuvuutta voidaan mitata esimerkiksi kovarianssilla tai korrelaatiolla. Muita riippuvuutta kuvaavia tunnuslukuja ovat muun muassa Kendallin järjestyskorrelaatiokerroin ja Spearmanin järjestyskorrelaatiokerroin. Kahden muuttujan välistä riippuvuutta voidaan havainnollistaa graafisesti sirontakuviolla.
Tilastollinen päättely

Tilastollisessa päättelyssä pyritään yleistämään aineiston perusteella saatuja tuloksia koko perusjoukkoon. Havaintoihin liittyy usein satunnaisuutta ja tilastollisen päättelyn tavoitteena onkin selvittää, että voiko aineistossa havaittu ilmiö selittyä pelkällä satunnaisvaihtelulla. Päättelyyn voi kuulua esimerkiksi mallin parametrien estimointi sekä tunnuslukujen laskeminen ja niiden tilastollisen merkitsevyyden testaus.
Tilastollinen päättely > Uskottavuusfunktio

Hyvin suuri osa tilastollisen päättelyn teoriasta nojaa uskottavuuteen. Uskottavuudella tarkoitetaan sitä, kuinka todennäköistä on havaita havaitun kaltaisia arvoja asetetusta, kiinteästä mallista. Uskottavuutta mitataan uskottavuusfunktiolla
joka tulkitaan parametrin  \theta  funktiona. Uskottavuuspäättelyn perusidea on se, että uskottavuusfunktion arvo on suuri niille parametrin  \theta  arvoille, joista aineisto on todella peräisin. Usein oletetaan, että havainnot ovat riippumattomia ja samoin jakautuneita. Tällöin havaintoihin  (y_{1}\ldots ,y_{n}) perustuva uskottavuusfunktio voidaan kirjoittaa
jossa  f(y_{i};\theta ) on kunkin satunnaismuuttujan  Y_{i} uskottavuusfunktio, eli jatkuvilla muuttujilla tiheysfunktio ja diskreeteillä muuttujilla pistetodennäköisyysfunktio.
Uskottavuusfunktio on hyvin paljon käytetty työkalu sekä frekventistisessä että Bayesiläisessä tilastotieteessä.
Tilastollinen päättely > Frekventistinen päättely

Frekventistisessä tilastotieteessä ajatellaan, että tapahtuman todennäköisyys on tapahtuman suhteellinen osuus, kun toistojen määrä lähestyy  ääretöntä. Näin ollen todennäköisyys on määritelty vain toistettavissa olevien tilanteiden mielessä. Esimerkiksi mallien parametrit ajatellaan kiinteiksi luvuiksi, joilla ei siis ole todennäköisyysjakaumaa. Sen sijaan frekventistisessä päättelyssä lasketaan usein, että kuinka todennäköistä on havaita havaitun kaltaisia tunnuslukujen arvoja jostain tietystä tilanteesta.
Suuri osa nykyään käytössä olevista tilastotieteen käsitteistä, kuten harha, tunnusluvun keskivirhe, p-arvo ja luottamusväli, on alun perin määritelty frekventistisessä tilastotieteessä.
Tilastollinen päättely > Bayesiläinen päättely

Bayesiläinen tilastotiede perustuu Bayesin teoreemaan, joka määrittelee ehdollisen todennäköisyyden:
Bayesin teoreemassa yhdistetään aineistosta  y laskettava uskottavuus  f(y|\theta ) parametrien  \theta  priorijakaumaan  f(\theta ), jolloin saadaan parametreille  \theta  posteriorijakauma  f(\theta |y). Haluttu tilastollinen päättely tehdään tämän posteriorijakauman perusteella. Bayesiläisessä tilastotieteessä siis ajatellaan, että tilastollisiin tunnuslukuihin ja malliparametreihin liittyy epävarmuutta, jota voidaan kuvata todennäköisyysjakaumien avulla.
Bayesiläiseen tilastotieteeseen liittyy oleellisesti priorijakauman määrittäminen, joka kuvastaa määrittäjän ennakkotietoa kiinnostuksen kohteena olevasta parametrista. Bayesiläistä tilastotiedettä onkin usein kritisoitu ennakkotiedon sisällyttämisestä priorijakaumaan, mutta määrittämällä priorijakauma sopivasti saadaan sen merkitys posteriorijakaumaan hyvin pieneksi tai jopa olemattomaksi. Monet Bayesiläistä tilastotiedettä harjoittavat eivät kuitenkaan pidä ennakkotiedon käyttöä priorijakauman valitsemisessa ongelmana, vaan pikemminkin työkaluna, jolla mallinnuksessa voidaan hyödyntää esimerkiksi edellisiä tutkimustuloksia samalta alalta.
Tilastollinen päättely > Mallintaminen

Tilastollinen malli on todennäköisyysjakauma, jonka avulla pyritään tekemään päätelmiä käyttäen hyödyksi havaittua aineistoa.
Mallintamisessa ollaan usein kiinnostuneita siitä, miten yhden tai useamman muuttujan arvot keskimäärin muuttuvat, kun muiden muuttujien arvo muuttuu. Tilastollista mallintamista voidaan esimerkiksi hyödyntää sen tutkimisessa, kasvavatko kuukausitulot keskimäärin, kun koulutuksen kesto pitenee. Tilastollista mallintamista voidaan tehdä sekä frekventistisestä että Bayesiläisestä näkökulmasta.
Usein käytettyjä mallinnusmenetelmiä ovat muun muassa
Lineaarinen regressiomalli
Yleistetty lineaarinen malli
Aikasarjamallit
Tilastollinen päättely > Testaaminen

Tilastollisilla testeillä testataan tunnusluvuille tai parametreille asetettuja hypoteeseja. Tilastollisessa testissä lasketaan ensin havaittu testisuureen arvo aineistosta ja sen jälkeen lasketaan p-arvo, eli todennäköisyys havaita vähintään näin poikkeavia testisuureen arvoja nollahypoteesin ollessa totta. Mikäli todennäköisyys havaita vähintään näin poikkeavia testisuureen arvoja nollahypoteesin ollessa voimassa on alle ennalta asetetun merkitsevyystason, voidaan nollahypoteesi hylätä valitulla merkitsevyystasolla. Mikäli p-arvo on yli merkitsevyystason, niin voidaan todeta, että ei ole näyttöä siitä, ettei nollahypoteesi olisi voimassa. Huomion arvoista on, ettei yli merkitsevyystason olevaa p-arvoa voida tulkita niin, että nollahypoteesi on totta. Merkitsevyystaso kuvaa testin todennäköisyyttä hylätä nollahypoteesi virheellisesti. Tyypillisesti käytettyjä merkitsevyystasoja ovat 10 %, 5 %, 1 % ja 0,1 %.
Testin voima on oleellinen käsite tilastollisessa testaamisessa. Testin voima on todennäköisyys, millä nollahypoteesi hylätään kun vaihtoehtoinen hypoteesi on tosi. Näin ollen mitä lähempänä lukua 1 testin voima on, sitä herkemmin testi havaitsee eroavaisuuden nollahypoteesista.
Yleisesti käytettyjä tilastollisia testejä ovat muun muassa
t-testi
Khii toiseen -testi
Merkkitesti
F-testi
Monesti testisuureen otantajakauma on hankala tai jopa mahdoton laskea. Tällöin voidaan käyttää laskennallisia menetelmiä, kuten nollahypoteesin mukaisen jakauman simulointia tai pelkkään havaittuun aineistoon perustuvaa bootstrap-menetelmää.
Kausaliteetti

Tilastotieteessä on tärkeää tehdä ero kausaliteetin ja korrelaation välillä. Kausaliteetti eli syy-seuraussuhde tarkoittaa tilastollisessa yhteydessä, että yhden muuttujan arvosta seuraa toisen muuttujan arvo.lähde? Kahden muuttujan välinen korrelaatio taas tarkoittaa, että niiden arvot vaihtelevat aineistossa yhdessä, mutta kausaliteetin suuntaan ei oteta kantaa. Esimerkiksi tulojen ja eliniän tutkimus voi osoittaa, että rikkaat elävät köyhiä pidempään. Tällöin tulot ja elinikä ovat aineistossa korreloituneita. Tästä ei voida kuitenkaan johtaa kausaalisuhdetta, jonka mukaan varallisuus lisäisi elinikää. Korrelaatio voi syntyä kolmannen havaitsemattoman muuttujan vaikutuksesta, joka saattaisi olla esimerkiksi terveyspalveluiden saatavuus.
Perinteisesti ollaan ajateltu, että kausaalipäättely on mahdollista vain siinä tapauksessa, että selittävän muuttujan arvoja pystytään kontrolloimaan.

Viime aikoina ollaan kuitenkin pyritty kehittämään menetelmiä, joilla kausaalipäättelyä pystytään tekemään myös havainnoivassa tutkimuksessa. Pearlin kausaalimalli perustuu ajatukseen siitä, että muuttujien väliset vuorovaikutukset ja niiden suunta tunnetaan ja tämän perusteella pystytään joissain tapauksissa kausaalilaskennan säännöillä poistamaan tarve kontrolloida selittävän muuttujan arvoja.