参数估计

参数估计即通过样本计算出来的某个统计值来估计总体的统计值。

参数估计分点估计和区间估计。

点估计即，通过样本直接估计总体的某个指标（均值或者标准差等），估计的结果是一个确定的值。

区间估计即，通过样本估计总体的某个指标，估计的结果是一个区间（置信区间，在某个置信水平上的总体指标所在的区间）。

解释：α为显著性水平｛即犯第一类错误的概率（弃真，第二类错误为取伪）｝。取α=0.05，下的置信区间即：取真（0.95）的概率下的置信区间。

例子：总体均值有0.95的概率在该置信区间内。（假设估计的参数是均值）

评估一个估计出来的值或者区间的好坏，有三个指标：无偏性（随着抽样次数增加，估计值和实际值无限重合。实际上就是没有系统误差），有效性（越接近实际值越有效），一致性（随着样本量增大，估计的精度也增大）。

PROC MEANS DATA=SASHELP.FISH MAXDEC=2 N MEAN STD STDERR CLM ALPHA=0.01;
    WHERE SPECIES="Bream";
    VAR HEIGHT;
    TITLE "95% CONFIDENCE INTERVAL FOR BREAM";
RUN;

N 样本个数 、MEAN 均值、STD 标准差、STDERR标准误差、CLM置信区间（ALPHA=0.01指明显著性程度是0.01，即置信水平是1-ALPHA=0.99,默认值是0.05），结果如下图：

上面是默认的ALPHA值，下图是指明ALPHA=0.01的结果。