区间估计就是根据规则估计(区间估计量)出一个区间以及给出位置参数落在该区间的置信度(degree of confidence)。区间估计量的有效性基于其抽样性质：如果重复抽样N次，每个抽样都能得出一个置信区间，则一共有N个置信区间，一个置信度为95％的有效的置信区间估计量应该保证N*0．95次计算出的置信区间中包含总体的未知参数。由于参数是一个固定的值，因此不能说一个置信区间包含参数的概率(要么包含，要么不包含)。只能说，根据区间估计量来计算的致信区间，有比如95％的概率包括此参数。假设检验中，通常先设定一个零假设。该零假设并不是一个随机事件，因此不能说该零假设为真的概率是多少或者小于多少，只能说在零假设为真的条件下，给定事件的概率是多少。假设检验的逻辑是：如果零假设为真，而样本结果出现的概率(样本结果是根据统计量计算得到，其概率根据统计量的分布计算，这个样本结果就是所谓给定的事件)非常小，则我们认为零假设是不可能的，因此拒绝零假设。值得注意，我们只是拒绝零假设，并不是证明了对立假设。