问一个比较郁闷的问题 区间估计（求置信区间,假设检验）是在什么情况下做?

如果是通过模拟算出的样本估值,这个置信区间是这样构建的
假设通过模拟,得到了1000个一个总体参数的估值.
假设这个参数是lambda
以下是R代码
lower=lambdahat-(lambdata[order(lambdata)][975]-lambdahat)
higher=lambdahat-(lambdata[order(lambdata)][25]-lambdahat)
lambdata是含有1000个样本估值的一个object.
lambdahat是这1000个lambda的平均值,
置信区间就是（lower,higher）
思路是很明确的,就是用样本估值的这个参数构建的置信区间,这个估值是在中间的.
所有样本估值都最好估算一个置信区间.
因为置信区间是检查,你用样本对这个总体参数估值究竟有多好.区间小,那么Sd（lamdahat）就小,也就是说,估值的上下误差不大.

区间估计与假设检验的联系和区别 答案希望能够 越详细越好，而且要的是迅速，法2：利用单个样本t检验过程求均值的置信区间Compare Means→One_Sample T