根据观察和试验所得的数据，推断随机现象的某些数量指标。一般可分成估计问题和假设检验问题两大类。估计问题还可分总体参数的点估计和区间估计两类：(1)总体参数的点估计的最常用方法是最大似然法。设总体的分布是连续型(离散型)的，密度函数(概率)为p(x，θ1，θ2，…，θK)，其中θ1，θ2，…，θK是待估计的未知参数。对于给定的x1，x2，…，xn，使函数ln
p(xi，θ1，θ2，…，θK)达到最大值的
1，
2，…，
K，并用它们分别作为θ1，θ2，…，θK的估值。上述函数称为似然函数。(2)总体参数的区间估计。在一次试验中，概率很小(一般小于0.05或0.01)的事件认为是实际上不可能发生的事件;而概率很大(一般大于0.95或0.99)的事件认为是实际上必然发生的事件。这是统计推断的一个重要根据，称为小概率原理。因此对总体参数θ (如μ，σ2)进行区间估计(即估计θ的取值范围)，需先确定小概率α(一般取0.05或0.01)，掌握θ的分布函数，使得P(θ1<θ<θ2)=1-α成立，那末称区间(θ1θ2)为参数θ的置信区间，θ1和θ2称为置信限，θ≤θ1和θ≥θ2称为否定域，α称为显著性水平，1-α称为置信水平。假设检验问题的方法是：先假设总体具有某种统计特性，然后再检验这个假设是否可信。
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