在统计学中，点估计理论是用于估计总体参数的重要工具，广泛应用于统计学家、机器学习工程师和数据科学家的工作中。本文将探讨点估计的基本概念、性质以及寻找点估计值的方法。
设X为一个随机变量，其分布为f(x;θ)，其中θ为未知参数。从X中抽取大小为n的随机样本X1, X2, ..., Xn。点估计问题在于选择一个统计量g(X1, X2, ..., Xn)，以最佳估计参数θ。一旦观察到，g(x1, x2, ..., xn)的数值称为估计值，而统计量g(X1, X2, ..., Xn)称为估计量。
点估计量是用于从总体的随机样本中找到总体参数近似值的函数。它们利用总体样本数据来确定一个点估计值或统计量，作为总体未知参数的最佳估计。
随机样本：一组IID(独立同分布)的随机变量X1, X2, X3, ..., Xn定义为大小为n的随机样本。统计量：随机样本的函数称为统计量（如果它不依赖于任何未知实体）。