Раздел III. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Глава 8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ
Одна из главных целей, которые ставит перед собой исследователь, приступая к статистической обработке исходных данных, заключается в том, чтобы добиться удобной лаконичности в описании интересующих его свойств исследуемой совокупности (или исследуемого явления), т. е. представления множества обрабатываемых данных в виде сравнительно небольшого числа сводных характеристик, 
построенных на основании этих исходных данных. При этом желательно, чтобы потеря информации, существенной для принятия решения, была минимальной. Упомянутые сводные характеристики являются функциями от исходных результатов наблюдения 
и называются статистиками (таким образом, мы уже имеем, как минимум, три различных обиходных варианта термина «статистика»: научная дисциплина, исходная информация и любая функция от результатов наблюдения). В предыдущей главе мы уже имели дело с примерами таких сводных характеристик (статистик): к ним относятся все выборочные (эмпирические) характеристики генеральной совокупности — средние значения, дисперсии, коэффициенты эксцесса и асимметрии, ковариации и корреляции, наконец, эмпирическая функция распределения и эмпирическая плотность (см. формулы (5.6), (5.8), (5.19), (5.20), (5.21), (5.23), (5.34), (5.35), (5.36), (5.37), (5.38")).
Добиться лаконичности в описании информации, содержащейся в массиве обрабатываемых данных, помогает целый набор прикладных методов математической статистики: выбор и обоснование математической модели механизма изучаемого явления (см. гл. 3); изучение свойств анализируемой системы или механизма функционирования с помощью моделирования на ЭВМ (§ 3.2 и 6.3); наглядное представление (визуализация) исходных данных с целью формирования рабочих гипотез о механизме изучаемого явления (см. § 10.5) и другие методы описательной статистики
(изучение эмпирических распределений, работа с разнотипными признаками и т. п., см. § 10.2, 10.3); анализ природы обрабатываемых данных (гл. 11); описание интересующих исследователя статистических связей между анализируемыми признаками и т. д. Все эти методы в той или иной степени опираются на две основные составные части математического аппарата статистики: 1) теорию статистического оценивания неизвестных значений параметров, участвующих в описании анализируемой модели; 2) теорию проверки статистических гипотез о параметрах или природе анализируемой модели.
Изложению основных элементов первой из этих двух составных частей аппарата математической статистики и посвящена настоящая глава.
