点估计

也称“定值估计”。它是由样本资料计算一个数值，用此数值作为未知参数的近似值。点估计在几何上是一个点，故称为点估计。数学上，即由总体Z抽取的样本(z₁,z₂，…z_n)构造一个统计量＝(x₁,x₂，…x_n)，用这一统计量对θ进行估计，称此统计量＝(x₁,x₂，…x_n)为θ的点估计量。若(x₁,x₂，…x_n)为样本(z₁,z₂，…z_n)的一组观测值，则称＝(x₁,x₂，…x_n)为θ的一个点估计值。如样本均值作为总体均值的点估计量。频率作为概率的点估计量。常被应用于测验分数统计中。

点估计point estimate

参数估计的方法之一。是以单个数值对总体参数值做出估计，所以称 “定值估计”，若未知的总体参数为θ，是一个未知的常数。对θ进行估计时， 要先构造一个统计量 (x₁, x₂，…，x_n)，根据抽样的结果x₁,x₂，…，x_n来估计总体参数。由于抽样的随机性，统计量θ是一个随机变量，而点估计就是将θ的具体值作为θ的估计值。点估计的方法很多，常用的有矩法和极大似然法。所谓矩法，就是在确定总体参数估计值时，以样本矩作为相应的总体矩的估计，以样本矩的函数作为相应的总体矩的函数。极大似然法可参见该词条。

点估计Point Estimation

参数估计的一种形式。由样本数据估计总体分布所含未知参数的真值所得到的值。精确程度用置信区间表示。目的是依据样本估计总体分布所含的未知参数θ或θ的函数 g(θ)。一般θ或g(θ)是总体的某个特征值，如数学期望、方差、相关系数等。

点估计

见“参数估计”条。

点估计point estimation

参数估计的一种，是用从总体中抽取出的样本所求得的统计量来估计总体参数的一种推论方法。如用样本平均数x估计总体参数μ，例如某一特定的样本，其x为30，我们可把30作为对总体参数μ的一个估计值。当然30并不恰好等于μ，只能希望30接近于μ。如果样本统计量与总体参数越接近，则其代表性和可靠性就越大，反之，则这个统计量的可靠性就低。一个样本统计量与总体参数之间的接近程度乃是衡量这个统计量可靠性的标准。当样本统计量的平均数与总体参数相等时，衡量样本平均数代表总体参数的可靠性是样本平均数的标准误， 即S，任何样本统计量的标准误大， 以它推断总体参数的可靠性就低，如果标准误小，则其推断的可靠性就高。以样本标准差(S)对总体参数(σ)的估计，也是一种点估计。

点估计point estimation

亦称“定值估计”。用样本统计量的具体点值估计总体参数的方法。因样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，故称。点估计的主要标准是： 无偏性、有效性、充分性和一致性等。如用样本平均数估计总体平均数，用样本方差估计总体方差，用样本的相关系数估计总体的相关系数等。

点估计

参数估计的一种。用样本统计量估计总体参数的数值。如用样本平均数估计总体平均数，用样本方差估计总体的方差，用样本的相关系数估计总体的相关系数等。