区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个范围。该范围通常由样本统计量加减估计误差得到。可靠性由置信水平和样本容量决定。样本容量越大，可靠性越高。
置信水平1-α取得越小，即α越大，则区间长度越小，说明估计区间越**，不过可靠度越低。因此，在进行区间估计时，我们需要在精度和可靠度之间进行权衡。
此外，在进行区间估计时，我们还需要考虑到总体分布的类型。对于正态分布的总体，我们可以使用正态分布的分位数来构建置信区间。对于非正态分布的总体，我们可以使用非参数方法来构建置信区间。
总之，区间估计是一种常用的参数估计方法，它能够给出总体参数估计的一个范围，并且具有较高的可靠性。在进行区间估计时，我们需要根据具体情况选择合适的方法，并在精度和可靠度之间进行权衡。
置信水平1-α取得越小，即α越大，则区间长度越小，说明估计区间越**，不过可靠度越低。因此，在进行区间估计时，我们需要在精度和可靠度之间进行权衡。
此外，在进行区间估计时，我们还需要考虑到总体分布的类型。对于正态分布的总体，我们可以使用正态分布的分位数来构建置信区间。对于非正态分布的总体，我们可以使用非参数方法来构建置信区间。
总之，区间估计是一种常用的参数估计方法，它能够给出总体参数估计的一个范围，并且具有较高的可靠性。在进行区间估计时，我们需要根据具体情况选择合适的方法，并在精度和可靠度之间进行权衡。
