频率学派推断（Frequentist inference）是一种统计推断，强调通过数据出现的频率或比例，从样本数据中得出结论。它的另一个名称是频率学派统计，这是一种推断的框架，两种完善的方法统计假设检验和置信区间就是以此为基础的。除了频率学派推断之外，统计推断的主要替代方法是贝叶斯推断，而另一种是基准推断 。
虽然贝叶斯推断有时被认为包含了最优决策的推断方法，但为简单起见，这里采用更受限的观点。
频率学派推断与概率的频率学派诠释有关，特别是任何给定的实验都可以被认为是同一实验的可能重复的无限序列得的一种情况，每一次都能够产生统计独立结果。在这种观点中，从数据中得出结论的频率论推断方法实际上要求正确的结论在这个假想的重复集合中以给定高概率出现。但是，可以在略微不同的步骤下开发完全出相同的程序，这是一个采用预先实验观点的方法。我们可以争论说，实验的设计应该被考虑在内，在进行实验之前，决定将采取哪些确切步骤以从尚未获得的数据得出结论。这些步骤可由科学家指定，因此很有可能做出了正确的决定，在这种情况下，概率与尚未发生的随机事件集合相关，因此不依赖于概率的频率学派诠释。Neyman等人已经讨论过这种表。
类似地，贝叶斯推断通常被认为几乎等同于贝叶斯概率的解释，因此频率学派推断和贝叶斯推断之间的本质区别与对“概率”本质意味的两种诠释之间的差异是相同的。然而在适当的情况下，贝叶斯推断（在这种情况下意味着应用贝叶斯定理）被那些采用频率学派概率诠释的人使用。
频率学派和贝叶斯学派推理方法存在两个主要差异，这些差异未包含在上述概率诠释的考虑中：
