概率论是信息与计算科学专业的重要基础课程之一，涵盖了数理统计中的核心概念和方法。复习资料中涉及的知识点主要包括参数估计、矩估计法、极大似然估计和区间估计的置信区间等。
参数估计是指利用样本数据对总体参数进行估计的统计方法。总体参数是指反映总体某方面特征的量，如合格率、均值、方差和中位数等。参数估计分为点估计和区间估计。点估计是用一个确定的数值来估计总体参数，而区间估计则是给出一个区间，用以包含总体参数的真值。
在点估计的方法中，矩估计法是最为常用的方法之一。矩估计法的统计思想是用样本矩来估计总体矩。它基于辛钦大数定律和依概率收敛的性质，可以认为当样本量足够大时，样本矩会以很高的概率接近总体矩。矩估计的步骤一般包括确定样本矩、将样本矩与总体矩联系起来，并解出总体参数的估计值。
极大似然估计是另一种重要的点估计方法，它的原理是找出使得获得现有样本的概率最大的总体参数值。它的计算过程涉及到对似然函数进行最大化。似然函数是关于总体参数的函数，表示给定参数值下，观测到现有样本的概率。极大似然估计量在一定条件下具有优良的性质，例如在大样本下通常满足一致性、渐近正态性和效率性等。
评价估计量好坏的标准包括无偏性、有效性、均方误差和相合性。无偏性指的是估计量的期望值等于总体参数的真实值。有效性准则关注估计量的方差，即越小的方差表示估计量越集中，离散程度越小。均方误差准则结合了偏差和方差两个方面，用于衡量估计量的质量。相合性指的是当样本量趋于无穷大时，估计量依概率收敛到总体参数真值。
置信区间是一个重要的区间估计概念，它为总体参数提供了一个范围而不是一个点估计值。置信区间的意义在于，如果我们从总体中重复抽样，并为每次抽样都计算一个置信区间，那么其中有100*(1-α)%置信水平的概率，置信区间会包含总体参数的真实值。在确定置信区间时，通常需要选定一个置信水平，并通过计算得到一个区间上限和下限。在正态总体下，常见的枢轴量包括标准正态分布和t分布等。
在统计推断中，统计量是用于统计推断的量，例如样本均值、样本方差等；而枢轴量通常指的是具有特定分布的函数，它依赖于样本观测值和参数的估计值。枢轴量在确定置信区间时起到了关键作用，因为基于枢轴量分布的性质，可以推导出置信区间的具体数值。
根据给出的复习资料内容，可以看出该资料是针对概率论考试的复习整理，其中详细讲解了参数估计的理论知识、矩估计法和极大似然估计的应用、估计量的评价准则和置信区间的计算方法。这些内容不仅涵盖了概率论的核心知识点，还通过例题来加深理解和应用，是信息与计算科学专业学生准备概率论考试的宝贵资料。
