这一部分是概率论与数理统计的最后一部分内容，是整门学科的结束。统计推断的基本问题可以分为两大类，一类是估计问题，另一类就是假设检验问题。参数估计主要是讨论主题参数的两种方法：矩估计法和最大似然估计法。假设检验问题，在总体的分布函数完全未知或只知其形式，但不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。

　　常考考点常考题型考试要求

　　点估计

　　估计量

　　估计值

　　了解参数的点估计、估计量和估计值得概念

　　矩估计法

　　最大似然估计法1。求连续型总体分布中未知参数的矩估计、极大（最大）似然估计

　　2。求离散型总体分布中未知参数的矩估计、极大（最大）似然估计掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法

　　无偏性

　　有效性

　　相合性1。判定估计量是否具有无偏性

　　2。利用无偏性的定义求统计量中的未知参数了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性。（数一）

　　区间估计

　　置信区间求参数的区间估计理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值与方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。（数一）

　　显著性假设

　　两类错误

　　理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误

　　正态总体下均值与方差的假设检验正态总体下的均值与方差的假设检验掌握单个及两个正态总体的均值与方差的假设检验

　　参数估计这部分内容是考试的重点，综合性较强，考查的主要内容和方法有：

　　1。求参数的矩估计和最大似然估计；

　　2。计算估计量的数学期望和方差。