引數估計與假設檢驗之間的聯絡與區別： （1）主要聯絡：a.都是根據樣本資訊推斷總體引數；b.都以抽樣分佈為理論依據，建立在機率論基礎之上的推斷；c.二者可相互轉換，形成對偶性。 （2）主要區別： a.引數估計是以樣本資料估計總體引數的真值，假設檢驗是以樣本資料檢驗對總體引數的先驗假設是否成立；b.區間估計求得的是求以樣本估計值為中心的雙側置信區間，假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗；c.區間估計立足於大機率，假設檢驗立足於小機率。

區別是：用統計量推斷引數時，如果引數未知，則這種推斷叫引數估計——用統計量估計未知的引數；如果引數已知（或假設已知），需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。

聯絡是：二者都屬於推斷統計——利用樣本的資料得到樣本統計量（statistic），然後做出對總體引數（parameter）的論斷。

假設檢驗,是已知資料,檢驗是否可信.區間估計,是算出置信區間.其實過程都是一樣的,就是用已知的資料,也就是樣本,計算出樣本均值樣本方差這些,然後代入三大分佈,開放分佈,標準正態分佈,t分佈,計算出置信區間,也就是機率大的區間.區間估計就到此為止,這個區間就是答案,假設檢驗則要檢驗資料是否合理.

擴充套件資料：引數估計的一種形式。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。用數軸上的一段經歷或一個數據區間,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。

假設檢驗(Hypothesis Testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。