区间估计，是参数估计的一种形式。
1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。
置信系数是这个理论中最为基本的概念。
通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
区别：用统计量推断参数时，如果参数未知，则这种推断叫参数估计――用统计量估计未知的参数；如果参数已知（或假设已知），需要利用统计量检验已知的参数是否靠谱，此时的统计推断即为假设检验。
联系：二者都属于推断统计――利用样本的数据得到样本统计量（statistic），然后做出对总体参数（parameter）的论断。
如果参数未知，要靠抽样的数据进行推断，此时进行的就是参数估计，用抽样得到的统计量――样本平均上网时间（比如说3小时）来估计全校学生平均上网时间。
如果先前有人已得出得出论断，学生平均上网时间为5小时（参数已知），而你不知该参数可不可信，这时做的就是假设检验，通过样本得到的平均3小时的上网时间告诉你，先前关于总体的信息很可能是不靠谱的，无法通过检验。
首先需要明白区间的概念，在数学里，区间通常是指一类实数集合。
当一个元素处在区间内，那么说明该元素是这个集合内部，属于该区间的各个部分，而当一个元素在区间上，是指该元素处在该区间的分界线中，属于某种分界情况，二者最大区别是所涵盖的范围不同。