在前面几个章节中，我们以正态分布为例，学习了如何对正态分布的均值和方差进行区间估计，从中可以看到对不同参数进行区间估计的重要性。与点估计相比，区间估计最大的特点就是能够在一定程度上反映估计量的精确程度。在给定置信度的前提下，估计精度越高，置信区间的长度就越小，反之亦然。因此，区间估计是一个非常有用的统计学工具，需要熟练掌握。但是，实际工作中，除了正态分布以外，还常常会碰到很多其他的重要分布（例如指数分布、0-1分布、泊松分布），它们也常被用于描述不同事件的不确定性。同理，对这些分布中的参数进行估计同样十分重要。本节就将重点讨论如何对常见分布的参数进行区间估计。首先考虑几个典型应用场景。
