统计学中的区间估计重要点在哪里
参数估计的基本原理？
参数估计的基本原理？
参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。
从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。要处理两个问题：
（1）求出未知参数的估计量；
（2）在一定信度（可靠程度）下指出所求的估计量的精度。
信度一般用概率表示，如可信程度为95%；精度用估计量与被估参数（或待估参数）之间的接近程度或误差来度量。
估计置信区间所依据的统计量？
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。
区间估计名词解释？
区间估计是参数估计的一种形式，是以一定的概率保证估计包含总体参数的一个值域，即根据样本指标和抽样平均误差推断总体指标的可能范围。它包括两部分内容：一是这一可能范围的大小；二是总体指标落在这个可能范围内的概率。例如，估计一种药品所含杂质的比率在1～2％之间。
由样本集估计样本分布的方法有哪些，分析各自的缺点？
样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等），但是，不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认，只是常见的一些统计量和总体分布之间的关系已经被证明了。
例如：样本均值的分布，根据中心极限定理，不管总体分布是什么（不管是正态还是非正态，已知或未知），都会近似的服从正态分布（条件是样本容量足够大），而且均值相等，样本标准差是总体标准差的根号N倍关系。
点估计（point estimation）是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。点估计和区间估计属于总体参数估计问题。何为总体参数统计，当在研究中从样本获得一组数据后，如何通过这组信息，对总体特征进行估计，也就是如何从局部结果推论总体的情况，称为总体参数估计。