点估计（point estimation）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，所以称为点估计。

点估计和区间估计属于总体参数估计问题。何为总体参数统计，当在研究中从样本获得一组数据后，如何通过这组信息，对总体特征进行估计，也就是如何从局部结果推论总体的情况，称为总体参数估计。基本信息外文名 point estimation学科 高等数学目录构造方法的方法，旨是用样本矩的函数估计总体矩的同一函数。例如，若总体分布服从正态分布，其中μ是总体均值，是总体方差，未知参数可记为。（）称为变异系数，它是总体的一阶原点矩（即均值）μ与二阶中心矩（即方差）σ^2的函数。设有样本，其一阶样本原点矩为，二阶样本中心矩为，而用估计 ，就是一个典型的矩估计方法。估计法最大似然估计法此法作为一种重要而普遍的点估计法，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。设样本 的分布密度为，若固定X而将L视为θ的函数，则称为似然函数，当X是简单随机样本时，它等于，其中，是总体分布的密度函数或概率函数（见概率分布）。一经得到样本值x，就确定（x），然后使用估计g（θ），这就是g（θ）的最大似然估计。例如，不难证明，前面为估计正态分布 中的参数μ和而提出的估计量和2，就是μ和的最大似然估计。最小二乘估计法这个重要的估计方法是由德国数学家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

1. 进行点值估计是必要的。

2. 因为点值估计可以帮助我们确定任务的优先级和时间分配，从而更好地管理时间和资源。通过对任务进行估值，我们可以了解每个任务所需的时间和工作量，以便合理安排工作计划和制定合理的进度安排。

3. 此外，点值估计还可以帮助团队成员更好地协作和分工，确保每个人都能在合理的时间内完成自己的任务。通过点值估计，我们可以更好地掌握项目进展情况，及时调整计划，确保项目的顺利进行。点值估计可以采用不同的方法，如故事点估算、功能点估算等。在进行点值估计时，可以结合过往的经验和类似项目的数据进行参考，同时也要考虑到不确定性因素和风险因素的影响。此外，点值估计也需要与团队成员进行充分的沟通和讨论，确保估值的准确性和可行性。