如何回答参数估计结果合理的问题
抽样估计的优良标准是什么？
抽样估计的优良标准是什么？
抽样估计的优良标准应满足以下三个方面的条件:
无偏性。即要求所有可能样本指标的平均数（样本指标的数学期望）与被估计的总体参数之间没有偏差。虽然每一次的样本指标值和总体指标值之间都可能有误差，但在多次反复的估计中，所有抽样指标值的平均数应该等于所估计的总体指标值本身，即用样本指标去估计总体参数，平均说来是没有偏误的。
一致性。用统计量估计总体参数要求当样本的单位数充分大时，抽样指标也充分地靠近总体指标。就是说，随着样本单位数n的无限增加，统计量和未知的总体参数之差的绝对值小于任意小的数，它的概率也趋近于1，即实际上是几乎肯定的。
有效性。以统计量估计总体参数时，优良估计量的方差应该比其他估计量的方差小。例如用样本平均数或总体某一变量值来估计总体平均数，虽然两者都是无偏的，而且在每一次估计中，两种估计量和总体平均数都可能有离差，但样本平均数更靠近于总体平均数的周围，平均说来其离差比较小。所以对比说来，抽样平均数是更为有效的估计量。
估计加结果代表什么意思？
，……，Xn)为来自总体X的样本，(x1,…xn)为相应的样本值，θ是总体分布的未知参数,θ∈Θ，
Θ表示θ的取值范围,称Θ为参数空间.尽管θ是未知的,但它的参数空间Θ是事先知道的.为了估计未知参数θ,我们构造一个统计量h(X1，……，Xn),然后用h(X1，……，Xn)的值h(x1,…xn)来估计θ的真值,称h(X1，……，Xn)为θ的估计量,称h(x1,…xn)为θ的估计值
参数估计的有效性怎么判断？
无偏性表示估计值是在真值周围波动的一个数值,即无偏性表示估计值与真值间平均差异为0,近似可以用估计值作为真值的一个代表.同一个参数可以有许多无偏估计量,但不同估计量的期望方差不同,也就是估计量在真值周围的波动大小不同.估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好,越有效.不同的估计量具有不同的方差,方差最小说明最有效.
区间估计的步骤？
区间估计区间估计的基本步骤
在进行区间估计时，根据所给定的条件不同，总体平均数和总体成数的估计步骤有两套模式可供选择使用: 模式一:根据已经给定的抽样极限误差范围要求推算概率保证程度。
抽取样本，计算样本指标，即计算样本平均数或样本成数，作为总体指标的估计值，并计算样本标准差以推算抽样平均误差。
根据给定的抽样极限误差范围，估计总体指标的下限和上限。
将抽样极限误差除以抽样平均误差求出概率度t值，再根据t值查《正态分布概率表》，求出相应的置信概率F(t)。
模式二:根据给定置信概率要求推算抽样极限误差的可能范围。