参数估计 parameter estimation
参数估计就是用样本统计量去估计总体的参数。
估计量 estimator
在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。样本均值、样本比例、样本方差等都可以是一个估计量。
估计值 estimated value
根据一个具体的样本计算出来的估计量称为估计值。例如估计一个班学生考试的平均分数，从中抽取一个随机样本，全班的平均分数是不知道的，称为参数；根据样本计算的平均分数就是一个估计量；假定计算出来的样本平均分数为80分，这个80分就是估计量的具体数值，称为估计值。
点估计 point estimate
点估计就是用样本统计量的某个取值直接作为总体参数的估计值。假定要估计一个班学生考试成绩的平均分数，根据抽出的一个随机样本计算的平均分数为80分，用80分作为全班平均考试分数的一个估计值，这就是点估计。
区间估计 point estimate
区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。
置信区间 confidence interval
在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间成为置信区间，其中区间的最小值称为置信下限，最大值称为置信上限。
置信水平 confidence level / 置信度 / 置信系数 confidence coefficient
如果将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平，也称为置信度或置信系数。【批：简单来说，置信水平就是落在对应置信区间中的概率】
无偏性 unbiasedness
无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数，此估计量称为无偏估计量。【批：例如计算样本方差除n-1而非n就是因为除n-1是一个无偏估计】
有效性 efficiency
有效性是指对同一个总体参数的两个无偏估计量，有更小的标准差的估计量更有效。
一致性 consistency
一致性是指随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估总体的参数。换言之，一个大样本给出的估计量要比一个小样本给出的估计量更接近总体的参数。
独立样本 independent sample
如果两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立，则称为独立样本。
匹配样本 matched sample
一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。比如，先制定12个工人用第一种方法组装产品，然后再让这12个工人用第二种方法组装产品，这样得到的两种方法组装产品的数据就是匹配数据。匹配样本可以消除由于样本指定的不公平造成的两种方法组装事件上的差异。【批：匹配样本可以有效减少匹配对象之间的方差，即例子中工人之间的差异】