Quais são as etapas principais da estatística inferencial e a função básica de cada uma?

Amostragem: obter dados representativos;
Intervalo de Confiança: estimar parâmetro com margem de erro;
Teste de Hipótese: avaliar evidência contra uma hipótese nula;
Regressão: modelar e quantificar relações entre variáveis.

Explicação:
Amostragem: define como selecionar um subconjunto da população para permitir inferências válidas.
Intervalo de Confiança: fornece uma faixa plausível para o parâmetro populacional com um nível de confiança (ex.: 95%).
Teste de Hipótese: usa estatísticas de teste e p‑valores para decidir se a evidência amostral é incompatível com H0.
Regressão: estima efeitos de variáveis explicativas sobre uma resposta, permitindo previsões e testes de coeficientes, desde que suposições sejam verificadas.

Exemplo:
Pesquisa eleitoral com amostra de n = 1000 e proporção observada \( \hat p=0{,}52 \).
Intervalo de confiança para proporção (95%):
\( \hat p \pm z_{0{,}025}\sqrt{\dfrac{\hat p(1-\hat p)}{n}} \)
\( =0{,}52 \pm 1{,}96\sqrt{\dfrac{0{,}52\cdot0{,}48}{1000}} \approx 0{,}52 \pm 0{,}031 = (0{,}489,\;0{,}551) \).
Teste de hipótese H0: \(p=0{,}50\) → estatística \( z=\dfrac{0{,}52-0{,}50}{\sqrt{\hat p(1-\hat p)/n}}\approx1{,}27\) (não rejeita H0 ao nível 5%).
Regressão (ex.): usar regressão logística para avaliar se idade e renda influenciam a probabilidade de votar em determinado candidato, estimando coeficientes e testando sua significância.