统计学中区间估计的概念是什么
统计学中区间估计的概念是什么
区间估计是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间.其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平，这个建立起来的包含待估计参数的区间称为置信区间，指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围，置信区间越大，置信水平越高，划定置信区间的两个数值分别称为置信下限和置信上限。
统计学里容许区间的定义
你说的是置信区间，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。置信空间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之五。 如例子中一样，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。
点估计和区间估计有什么区别和联系的答案
区间估计的概念 如前所述，点估计是用一个点（即一个数）去估计未知参数。顾名思义,区间估计(Interval estimator)就是用一个区间去估计未知参数，即把未知参数值估计在某两界限之间。例如，估计明年GDP增长在7％～8％之间，比说增长8％更容易让人们相信，因为给出7％～8％已把可能出现的误差考虑到了。 现今最流行的一种区间估计理论是统计学家J．Neyman在20世纪30年代建立起来的，现叙述如下。 设是来自密度函数的样本，对给定的α，0＜α＜1，如能找到两个统计量及使得   则称1-α是置信度，置信度也称为置信概率（Confidence probability) 。    是信度为1－α的θ的置信区间（Confidence interval） α称为显著性水平（Significance level）。 对于置信区间和信度（或置信水平（Level  of  Confidence）），可以用频率来说明。如果是置信水平为0.95的置信区间，只要反复从中取样，每次由样本去算出，于是区间不尽相同，有的包含真值θ，有的并不包含θ，包含θ的区间出现的频度应在0.95附近波动。 置信区间表达了区间估计的精确度，置信概率表达了区间估计的可靠性，它是区间估计的可靠概率；而显著性水平表达了区间估计的不可靠的概率，例如α＝0.01或1％，是说总体指标在置信区间内，平均100次有1次会产生错误。 关于置信概率，在统计学中进行区间估计时，按照一定要求总是先定好标准，通常采用三个标准： 1－α＝0.95         即α＝0.05         或   1－α＝0.999        即α＝0.001 当然，在进行区间估计时，必须同时考虑置信概率与置信区间两个方面，即置信概率定得越大（即估计的可靠性越大），则置信区间相应也越大（即估计精确性越小），所以，可靠性与精确性要结合具体问题、具体要求来全面考虑。
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