區間估計是壹種統計推斷方法，它基於樣本統計量的抽樣分布來給出總體參數估計的壹個區間範圍。區間估計中，可以根據樣本統計量的抽樣分布，對樣本統計量與總體參數的接近程度給出壹個概率度量。
區間估計的壹些常見方法：中心矩方法：該方法以樣本的中心矩來估計總體中心矩，以樣本方差來估計總體方差，然後利用這些估計來構造區間估計。
最大似然法/極大似然法：這是壹種通過最大化樣本的似然函數來估計未知參數的方法。最小二乘法：這是壹種通過最小化誤差的平方和來估計未知參數的方法。
刀切法：這是壹種用於處理異方差性的方法，它將每個觀測值都視為壹個獨立的觀測樣本，並根據這些樣本的均值和方差進行區間估計。穩健估計：這種方法旨在減小異常值對估計的影響，從而提高區間估計的準確性。
區間估計和線性模型區別
區間估計是參數估計的壹種形式，其基於樣本統計量的抽樣分布來給出總體參數估計的壹個區間範圍。它不僅說明估計的準確程度，也表明估計的可靠程度。
而線性模型，無論是統計模型還是機器學習算法，都是壹種數學模型，通過壹定的流程將各個環節連接起來。它涵蓋了廣泛的統計模型，包括線性回歸模型、方差分析模型等，並應用於生物、醫學、經濟、管理等眾多領域。