點估計（point estimation）是用樣本統(tǒng)計量來估計總體參數(shù)，因為樣本統(tǒng)計量為數(shù)軸上某一點值，估計的結果也以一個點的數(shù)值表示，所以稱為點估計。點估計和區(qū)間估計屬于總體參數(shù)估計問題。

區(qū)間估計（interval estimate）是在點估計的基礎上，給出總體參數(shù)估計的一個區(qū)間范圍，該區(qū)間通常由樣本統(tǒng)計量加減估計誤差得到。與點估計不同，進行區(qū)間估計時，根據樣本統(tǒng)計量的抽樣分布可以對樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)的接近程度給出一個概率度量。

由樣本數(shù)據估計總體分布所含未知參數(shù)的真值，所得到的值，稱為估計值。點估計的精確程度用置信區(qū)間表示。

區(qū)間估計，是參數(shù)估計的一種形式。1934年，由統(tǒng)計學家J.奈曼所創(chuàng)立的一種嚴格的區(qū)間估計理論。置信系數(shù)是這個理論中最為基本的概念。通過從總體中抽取的樣本，根據一定的正確度與精確度的要求，構造出適當?shù)膮^(qū)間，以作為總體的分布參數(shù)(或參數(shù)的函數(shù))的真值所在范圍的估計。

擴展資料:

點估計的估計法

（1）最大似然估計法

設樣本X=(X1,X2,…,Xn)的分布密度為L(X，θ)，若固定X而將L視為θ的函數(shù)，則稱為似然函數(shù)，當X是簡單隨機樣本時，它等于?(X1，θ）?(X2，θ）…?(Xn，θ），其中，?(X，θ）是總體分布的密度函數(shù)或概率函數(shù)（見概率分布）。

中的參數(shù)μ和??而提出的估計量和2，就是μ和??的最大似然估計。

（2）最小二乘估計法

這個重要的估計方法是由德國數(shù)學家C.F.高斯在1799～1809年和法國數(shù)學家A.-M.勒讓德在1806年提出，并由俄國數(shù)學家Α.Α.馬爾可夫在1900年加以發(fā)展。它主要用于線性統(tǒng)計模型中的參數(shù)估計問題。貝葉斯估計法是基于“貝葉斯學派”的觀點而提出的估計法（見貝葉斯統(tǒng)計）。

區(qū)間估計的置信區(qū)間

對所考慮的置信區(qū)間（或上、下限）加上某種一般性限制，在這個前提下尋找最優(yōu)者。無偏性是經常用的限制之一，如果一個置信區(qū)間（上、下限）包含真值θ的概總不小于包含任何假值θ┡的概率，則稱該置信區(qū)間（上、下限）是無偏的。同變性（見統(tǒng)計決策理論）也是一個常用的限制。

參考資料來源：百度百科?區(qū)間估計

參考資料來源：百度百科?點估計