为什么说区间估计是统计学最重要的内容统计学？
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。统计学很重要的目的是组间的比较和组内的比较，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，如果没有这一部分，就没有办法很好的去运用统计学说明一些问题。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。区间估计的意义用样本指标来估计总体指标，要达到100%的准确而没有任何误差，几乎是不可能的，所以在估计总体指标时就必须同时考虑估计误差的大小。从人们的主观愿望上看，总是希望花较少的钱取得较好的效果，也就是说希望调查费用和调查误差越小越好。但是，在其他条件不变的情况下，缩小抽样误差就意味着增加调查费用，它们是一对矛盾。因此，在进行抽样调查时，应该根据研究目的和任务以及研究对象的标志变异程度，科学确定允许的误差范围。区间估计必须同时具备三个要素。即具备估计值、抽样极限误差和概率保证程度三个基本要素。抽样误差范围决定抽样估计的准确性，概率保证程度决定抽样估计的可靠性，二者密切联系，但同时又是一对矛盾，所以，对估计的精确度和可靠性的要求应慎重考虑。
统计学为什么说区间估计是统计学最重要的内容？
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。扩展资料用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围。这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。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。区间估计，区间估计的区间上、下界通常形式为：“点估计±误差”“总体均值”的区间估计。
为什么说区间估计是统计学最重要的内容？
统计学：描述统计学和推断统计学-->根据样本数据情况推断总体数据情况样本均值-->总体均值样本方差-->总体方差样本比例-->总体比例参数估计：根据样本统计量的数值对总体参数进行估计的过程。由于参数估计的性质不同，分为两种类型：区间估计:是通过样本数据，估计未知参数，在可信度下的最可能的存在区间中得到的，结果是一个区间。点估计:是利用样本数据，对未知的参数进行估计所得到的一个具体的数据。区间估计的特点：区间估计就是在推断总体参数时，还要根据统计量的抽样分布特征，估计出总体参数的一个区间，而不是一个数值，并同时给出总体参数落在这一区间的可能性大小，概率的保证。点估计的特点：常用方法有矩估计法和最大似然估计法。按这两种方法对总体参数进行点估计，能够得到相对准确的结果。如用样本均值X估计总体均值µ，或者用样本标准差S估计总体标准差σ。但是点估计不能提供估计参数的估计误差大小，所以点估计主要为许多定性研究提供一定的参考数据，或在对总体参数要求不精确时使用，而在需要用精确总体参数的数据进行决策时则很少使用。如何理解95%置信区间参考链接：
