参数估计在考研中是一个重要的知识点，主要涉及点估计和区间估计两个概念。以下是参数估计的基本内容：
点估计
定义：使用样本统计量的值来估计总体参数的值。
方法：包括矩估计法和最大似然估计法。
矩估计法：基于样本矩和总体矩之间的关系，通过解方程组来估计参数。
最大似然估计法：基于样本发生的可能性，选取使样本观测值概率最大的参数值作为估计。
区间估计
定义：根据样本统计量的抽样分布，估计总体参数值的可能范围。
置信区间：表示估计的可靠性，通常以置信水平来表达。
计算公式：依赖于总体分布的类型（如正态分布、t分布）和样本容量。
重要题型
选择题：例如，求σ²的最大似然估计量。
计算分析题：例如，计算给定条件下的置信区间。
评比标准
无偏性：估计量的期望值等于被估计的参数。
有效性：估计量的方差尽可能小。
一致性：当样本容量趋于无穷大时，估计量依概率收敛于被估计的参数。
复习要点
理解点估计和区间估计的区别和应用场景。
掌握矩估计法和最大似然估计法的计算步骤和原理。
能够计算不同分布下的置信区间。
验证估计量的无偏性和有效性。
注意事项
题目可能结合统计学理论进行考查，需要深入理解概念和方法。
实践中，应注重计算，通过大量练习提高解题能力。
希望以上内容能帮助您更好地理解和准备考研中的参数估计部分。