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统计推断的基本问题可以分为两大类：参数估计与假设检验。转自环 球 网 校edu24ol.com
参数估计是本章讨论的问题。参数估计可表述为：在总体的分布函数或概率函数的数学表达式已知的情况下，通过对样本的实际观察取得样本数据，并在此基础上通过对样本统计量的计算得到总体待估参数的估计值来代替其真实的过程。
参数估计包括点估计和区间估计。
(一) 参数的点估计
点估计又称定值估计，是一种对未知的总体参数进行估计的统计方法，其估计结果是一个具体数值。
是样本的函数，因此对于不同的样本， 估计值往往是不同的。
点估计的优点在于它能够提供总体参数的具体估计值，其表达更直观、简练，并可以作为行动决策的数量依据。但其不足之处也是很明显：点估计所提供的信息量比较少，尤其不能提供估计的误差和把握程度方面的信息，比如说，误差会有多大，有多大把握可以保证结果正确等，这些信息在决策中往往是非常重要的。
点估计的方法主要有矩估计法、最大似然法及贝叶斯法等。
1. 矩估计法
矩估计法首先在1849年由英国统计学家皮尔逊提出，它有简单易行的优点。用样本的矩作为相应(同类、同阶)总体矩的估计方法称为矩估计法。
在统计学中，矩是指以期望值为基础而定义的数字特征。矩分原点矩和中心矩两种。
