点估计值是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，点估计的精确程度用置信区间表示。
当母群的性质不清楚时，须利用某一量数作为估计数，以帮助了解母数的性质。如：样本平均数乃是母群平均数μ的估计数。当只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计母数时，就叫做点估计。
扩展资料：
最小二乘估计法，是由德国数学家C.F.高斯在1799～1809年和法国数学家A.-M.勒让德在1806年提出，并由俄国数学家Α.Α.马尔可夫在1900年加以发展。它主要用于线性统计模型中的参数估计问题。
最大似然估计法，由英国统计学家R.A.费希尔在1912年提出。后来在他1921年和1925年的工作中又加以发展。
参考资料来源：百度百科-估计值
参考资料来源：百度百科-点估计
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第1个回答 推荐于2017-10-14
所谓点估计就是由样本x1,x2,…xn确定一个统计量 用它来估计总体的未知参数 ，称为总体参数的估计量。当具体的样本抽出后，可求出样本参数的值。用它做为总体参数的估计值，称做总体参数的点估计，实际上它就是总体未知参数的近似值。
一般而言,用与总体特征数相应的样本特征数做为其点估计。但哪个更好呢？因此要有一个衡量标准。
衡量标准有：
无偏性 (unbiasedness)
一致性（consistency）
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一般而言,用与总体特征数相应的样本特征数做为其点估计。但哪个更好呢？因此要有一个衡量标准。
衡量标准有：
无偏性 (unbiasedness)
一致性（consistency）
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