参数估计通俗理解？
参数估计，统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。
从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。要处理两个问题：
（1）求出未知参数的估计量；
（2）在一定信度（可靠程度）下指出所求的估计量的精度。
信度一般用概率表示，如可信程度为95%；精度用估计量与被估参数（或待估参数）之间的接近程度或误差来度量。
arma模型参数估计的方法有哪四种？
参数估计有最小二乘法和极大似然法两种方法。
最小二乘法：为了选出使得模型输出与系统输出尽可能接近的参数估计值，可用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度。使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值。
极大似然法：选择参数，使已知数据在某种意义下最可能出现。某种意义是指似然函数最大，这里似然函数是数据Y的概率分布函数。
与最小二乘法不同的是，极大似然法需要已知这个概率分布函数。
假设检验与参数估计有怎样的关系？
1、相同点：
（1）都是根据样本信息对总体的数量特征进行推断；
（2）都以抽样分布为理论依据，建立在概率论基础之上的统计推断，推断结果都有一定的可信程度或风险。
2、不同点：
（1）参数估计是以样本资料估计总体参数的真值，假设检验是以样本资料检验对总体参数的先验假设是否成立；
（2）参数估计中的区间估计是求以样本统计量为中心的双侧置信区间，假设检验既有双侧检验，也有单侧检验；
（3）参数估计中的区间估计是以大概率为标准，而假设检验是以小概率原理为标准。
参数估计与统计检验的意义？
在已知系统模型结构时，用系统的输入和输出数据计算系统模型参数的过程。18世纪末德国数学家C.F.高斯首先提出参数估计的方法，他用最小二乘法计算天体运行的轨道。20世纪60年代，随着电子计算机的普及，参数估计有了飞速的发展。参数估计有多种方法，有矩估计、极大似然法、一致最小方差无偏估计、最小风险估计、同变估计、最小二乘法、贝叶斯估计、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法。统计检验的目的如下：
社会调查往往要涉及大量的变量，并包括众多的个案，而且这些变量之间的关系又往往是错综复杂的，这就使每项调查所要处理与分析的数字信息量十分庞大。处理并理解这么多信息资料是极其困难的，必须设法提炼压缩，找出其内在的特征。统计分析就是帮助人们提高控制数字的能力，透过这些庞杂的数字和复杂的关系去把握其内在的规律性的一种有力的工具。
（2）统计分析的作用主要有：
①可对资料进行简化和描述统计分析的作用之一就是以精简的数字来综合大量的事实，对研究变量自身特征作出清晰的描述，即描述性统计。
②可对变量间的关系进行描述和深入的分析变量间关系是社会研究的最重要的内容之一，统计分析为深入描述和分析变量间关系，进而达到理论解释提供了十分有力的手段。
③可通过样本资料推断总体。在社会研究中，大量的社会调查是抽样调查，如何由样本资料概推到总体，就成为抽样调查必须解决的一个问题，统计学很好的解决了这一问题。它可以通过参数估计和统计检验等手段，将样本资料推论到总体并能指出这种推论的误差及做出这种推论的把握有多大，即推断性统计。
（3）社会研究需要进行多变量分析的原因是：
社会现象之间的联系很少是单纯一对一的关系，一种现象的产生，往往需要用多种原因或多种因素进行解释，甚至是用一组相互有关的现象去解释另一组现象。有时这种解释还需要多层次。由于这种多元的相互联系更能反映社会现象联系的实际情况，因此多元统计分析成为深入研究社会现象、进行定量分析的必不可少的工具。
参数估计量的含义？
参数估计量是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。人们常常需要根据手中的数据，分析或推断数据反映的本质规律。即根据样本数据如何选择统计量去推断总体的分布或数字特征等。统计推断是数理统计研究的核心问题。所谓统计推断是指根据样本对总体分布或分布的数字特征等作出合理的推断。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。
4，抽样估计的方法有几种？
抽样估计（Sampling estimation）又称为抽样推断，也称为参数估计。它是在抽样调查的基础上所进行的数据推测，即用抽样调查所得到的一部分单位的数量特征来估计和推算总体的数量特征。抽样估计是对总体进行描述的另一种重要方法。它具有花费小、适用性强、科学性高等特点。因此，国内外在许多领域都广泛地运用抽样推断来搜集和分析统计资料。
抽样估计有点估计和区间估计两种方法。
点估计，又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。点估计的方法简单，一般不考虑抽样误差和可靠程度，它适用于对推断准确程度与可靠程度要求不高的情况。
区间估计就是根据样本指标、抽样误差和概率保证程度去推断总体参数的可能范围。在统计实践中，通常用一个区间及其出现的概率来估计总体参数，并以一定的概率保证总体参数包含在估计区间内，这就是参数的区间估计问题。区间估计是抽样估计的主要方法。 进行区间估计要完成两个方面的估计：其一，根据样本指标和抽样平均误差估计总体指标的可能范围；其二，估计推断总体指标真实值在这个范围的可靠程度。
参数估计的类型有？
1、参数估计是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。人们常常需要根据手中的数据，分析或推断数据反映的本质规律。
2、矩估计类型。 用样本矩估计总体矩，如用样本均值估计总体均值。
3、最小二乘估计类型。
用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度。使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值。
4、极大似然估计类型。 选择参数θ,使已知数据Y在某种意义下最可能出现。
5、区间估计类型。
是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。
参数估计的基本思想是什么？
什么是参数估计：参数估计的基本思想
在现实中，当我们了解了所研究总体的全部信息，就可以直接对其进行描述性统计分析，计算相关的统计分析指标，如总体的均值、方差、最大（小）值、中位数等。
但实际上在大多数情况下，由于各种条件限制，不可能获得总体中每个单位的基本信息，或者为了节约成本、节省时间，也没有必要对每个个体进行了解。
在这种情况下，参数估计是解决这个问题的较好办法。
所谓参数估计，就是利用样本信息对总体数字特征作出推断和估计，即用样本估计量推断总体参数的具体数值或者一定概率保证下总体参数所属区间。
参数估计的两种形式？
参数估计有两种方法：点值估计和区间估计。
（1）点值估计：直接用样本统计量去估计总体参数。总体均数的点值估计就是直接用样本均数去估计总体均数（就是把样本均数看作是总体均数）。缺点：没有考虑到抽样误差
（2）区间估计：结合样本统计量和标准误可以确定一个具有较大概率（可信度）的包含总体参数的区间，该区间称为总体参数的1——α可信区间（置信区间）。预先给定的概率称为可信度，用1——α表示，常用的可信度为95％或99％。如没有特别说明，一般取双侧95％。
