参数估计都有些什么分类啊？

点估计：点估计(point estimation)是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值，如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量，作为未知参数或未知参数的函数的估计值。例如，设一批产品的废品率为θ。为估计θ，从这批产品中随机地抽出n个作检查，以X记其中的废品个数，用X/n估计θ，这就是一个点估计。

区间估计：区间估计(interval estimation)是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们常说的有百分之多少的把握保证某值在某个范围内，即是区间估计的最简单的应用。1934年统计学家 J.奈曼创立了一种严格的区间估计理论。

递推参数估计：还有一种递推参数估计。为了减少计算量，便于在线估计参数，产生了许多递推算法。一般是用递推算法估计动态系统的参数。方法是:利用时刻t上的参数估计 、存储向量xt与时刻t+1上的输入和输出数据ut+1和yt+1，计算新的参数值。每一步的计算时间比解一个线性代数方程组要少得多。