為什麼説區間估計是統計學最重要的內容 區間估計的重要性

1、區間估計（interval estimate）是在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個區間範圍，該區間通常由樣本統計量加減估計誤差得到。與點估計不同，進行區間估計時，根據樣本統計量的抽樣分佈可以對樣本統計量與總體參數的接近程度給出一個概率度量。下面將以總體均值的區間估計為例來説明區間估計的基本原理。

2、區間估計，是參數估計的一種形式。1934年，由統計學家J.奈曼所創立的一種嚴格的區間估計理論。置信係數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，構造出適當的區間，以作為總體的分佈參數(或參數的函數)的真值所在範圍的估計。

3、用數軸上的一段距離或一個數據區間，表示總體參數的可能範圍，這一段距離或數據區間稱為區間估計的置信區間。