提及区间估计的三种方法？（参考值范围和区间估计的区别？）的相关内容，许多人不太了解，来看看小凤的介绍吧！
区间估计的三种方法？
抽样估计（Samplingestimation）又称为抽样推断，也称为参数估计。它是在抽样调查的基础上所进行的数据推测，即用抽样调查所得到的一部分单位的数量特征来估计和推算总体的数量特征。抽样估计是对总体进行描述的另一种重要方法。它具有花费小、适用性强、科学性高等特点。因此，国内外在许多领域都广泛地运用抽样推断来搜集和分析统计资料。
抽样估计有点估计和区间估计两种方法。
点估计，又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。点估计的方法简单，一般不考虑抽样误差和可靠程度，它适用于对推断准确程度与可靠程度要求不高的情况。
区间估计就是根据样本指标、抽样误差和概率保证程度去推断总体参数的可能范围。在统计实践中，通常用一个区间及其出现的概率来估计总体参数，并以一定的概率保证总体参数包含在估计区间内，这就是参数的区间估计问题。区间估计是抽样估计的主要方法。进行区间估计要完成两个方面的估计：其一，根据样本指标和抽样平均误差估计总体指标的可能范围；其二，估计推断总体指标真实值在这个范围的可靠程度。
参考值范围和区间估计的区别？
参考值范围是参考，区间估计是估摸计算
区间估计的原理是什么为什么？
区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。
与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。
为什么说区间估计是最重要的内容？
因为区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式。1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
参数区间估计的主要理论基础？
参数估计一般是指根据样本信息，对总体分布中的未知参数θ进行估计，而我们通常都是对均值或方差进行估计。区间估计是参数估计的一种，它是指对于给定的置信度1-α，总体参数θ的取值在某一区间内的概率是1-α，而这一置信区间正是我们需要求解的。用公式表示就是：P{θ1<θ<θ2}=1-α，其中θ1、θ2是两个统计量。（θ1，θ2）就是置信区间，显然因为是来自于样本，而抽样带有随机性，所以它是一个随机区间。置信区间代表的意义就是：样本容量固定为n，假如对总体进行N=1000次抽样，就得到了1000个置信区间，这些区间有的包含θ的真实值，有的不包含。
但假设当置信度1-α=95%时，这一千个区间就大约有1000*95%=950个包含了θ的真实值。
