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参数区间估计的主要理论基础包括以下三方面：
置信区间 。置信区间是一种统计量分布区间，可以用于描述样本统计量和总体参数之间的关系。在一定的置信水平下，样本统计量会落在一个特定的区间内，这个区间就称为置信区间。
抽样分布 。抽样分布是描述样本统计量分布情况的理论基础，它可以帮助我们了解样本统计量的不确定性，从而推断出总体参数的区间估计。
中心极限定理 。中心极限定理是指在样本数量足够大的情况下，无论总体分布是什么类型，样本平均数都会呈现出正态分布的特征。这个定理是参数区间估计中应用最广泛的理论基础之一。
参数估计一般是指根据样本信息，对总体分布中的未知参数θ进行估计，而我们通常都是对均值或方差进行估计。区间估计是参数估计的一种，它是指对于给定的置信度1-α，总体参数θ的取值在某一区间内的概率是1-α，而这一置信区间正是我们需要求解的。 用公式表示就是：P{θ1<θ<θ2}=1-α，其中θ1、θ2是两个统计量。（θ1，θ2）就是置信区间，显然因为是来自于样本，而抽样带有随机性，所以它是一个随机区间。 置信区间代表的意义就是：样本容量固定为n，假如对总体进行N=1000次抽样，就得到了1000个置信区间，这些区间有的包含θ的真实值，有的不包含。
但假设当置信度1-α=95%时，这一千个区间就大约有1000*95%=950个包含了θ的真实值。
