미국 자동차 보험에서는 차량의 색상까지도 고려하여 보험료를 책정한다. 일반적인 생각으로 자동차 색상이 화려할수록 눈에 띄어 사고가 덜 발생할 거 같다. 하지만 파랑색, 녹색 차량이 전체 자동차 사고 중 45%를 차지한다. 우리는 이러한 사실을 통계적인 추론 없이는 알 수 없다. 통계적 추론은 우리에게 주변에서 일어나는 상황에 대해 새로운 통찰력을 가져다주며, 미래에 대한 예측을 하는 데 도움을 주기도 한다. 예를 들어 보험회사가 건강보험 상품의 과거 보험금 지급액을 성별, 연령, 상해급수에 따라 나열하면 각 항목에 따른 보험금 지급액 패턴을 파악할 수 있다. 그 후 보험계약자 특성(성별,연령,상해급수)을 입력하면 이에 따른 보험금 지급액을 예측할 수 있게 해준다. 보통 이는 일반화선형모형(Generalized Linear Model)를 통해 구해진다. 일반화선형모형은 통계적 추론(Statistical Learning)에서 쓰이는 도구 중에 하나다. 이번 장에서는 통계적 추론에 대한 기본개념을 먼저 간단히 알아보도록 하겠다.