區間估計是從點估計值和抽樣標準誤出發，按給定的機率值建立包含待估計引數的區間.其中這個給定的機率值稱為置信度或置信水平，這個建立起來的包含待估計引數的區間稱為置信區間，指總體引數值落在樣本統計值某一區內的機率；而置信區間是指在某一置信水平下，樣本統計值與總體引數值間誤差範圍，置信區間越大，置信水平越高，劃定置信區間的兩個數值分別稱為置信下限和置信上限。
區間估計是從點估計值和抽樣標準誤出發，按給定的機率值建立包含待估計引數的區間.其中這個給定的機率值稱為置信度或置信水平，這個建立起來的包含待估計引數的區間稱為置信區間，指總體引數值落在樣本統計值某一區內的機率；而置信區間是指在某一置信水平下，樣本統計值與總體引數值間誤差範圍，置信區間越大，置信水平越高，劃定置信區間的兩個數值分別稱為置信下限和置信上限。
1、區間估計（interval estimate）是在點估計的基礎上，給出總體引數估計的一個區間範圍，該區間通常由樣本統計量加減估計誤差得到。與點估計不同，進行區間估計時，根據樣本統計量的抽樣分佈可以對樣本統計量與總體引數的接近程度給出一個機率度量。下面將以總體均值的區間估計為例來說明區間估計的基本原理。
2、區間估計，是引數估計的一種形式。1934年，由統計學家J.奈曼所創立的一種嚴格的區間估計理論。置信係數是這個理論中最為基本的概念。透過從總體中抽取的樣本，根據一定的正確度與精確度的要求，構造出適當的區間，以作為總體的分佈引數(或引數的函式)的真值所在範圍的估計。
3、用數軸上的一段距離或一個數據區間，表示總體引數的可能範圍，這一段距離或資料區間稱為區間估計的置信區間。
協方差在機率論和統計學中用於衡量兩個變數的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變數是相同的情況。
協方差表示的是兩個變數的總體的誤差，這與只表示一個變數誤差的方差不同。 如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大於自身的期望值，另外一個也大於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是正值。 如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中一個大於自身的期望值，另外一個卻小於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是負值。