区间估计的认知及应用如下：
基本定义
区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
形式
参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数（或参数的函数）的真值所在范围的估计。
例如，估计一种药品所含杂质的比率在1～2%之间；估计一种合金的断裂强度在1000～1200千克之间，等等。在有的问题中，只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中，一般只对上限感兴趣，而在第二例中，则只对下限感兴趣。
构造
在数理统计学中，待估计的未知量是总体分布的参数θ或θ的某个函数g（θ）。
区间估计问题可一般地表述为：要求构造一个仅依赖于样本X=(x1,x2，…，xn）的适当的区间【A(X),B(X）】，一旦得到了样本X的观测值尣，就把区间【A（尣），B（尣）】作为θ或g（θ）的估计。
至于怎样的区间才算是“适当”，如何去构造它，则与所依据的原理和准则有关。这些原理、准则及构造区间估计的方法，便是区间估计理论的研究对象。作为参数估计的形式，区间估计与点估计是并列而又互相补充的，它与假设检验也有密切的联系。
区间估计的应用
1、区间估计在参数估计中的应用
参数估计是统计学中的基本问题之一，它的目的是根据样本信息来估计未知参数的值。区间估计在参数估计中有着广泛的应用，例如在回归分析、时间序列分析和多元统计分析中，都可以利用区间估计的方法来估计未知参数的取值范围。
2、区间估计在假设检验中的应用
假设检验是统计学的另一基本问题，它的目的是根据样本信息来判断一个假设是否成立。在假设检验中，我们通常需要构造一个置信区间来估计未知参数的真实值，以便根据该值来做出假设是否成立的判断。
3、区间估计在回归分析中的应用
回归分析是用来研究变量之间相互关系的一种统计方法。在回归分析中，我们通常需要估计回归系数的值，以便了解变量之间的关系。区间估计可以用来估计回归系数的置信区间，帮助我们更准确地了解变量之间的关系。
4、区间估计在时间序列分析中的应用
时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们了解时间序列数据的趋势和周期性变化。在时间序列分析中，我们通常需要估计时间序列数据的参数，例如平均值、方差和自协方差等。区间估计可以用来估计这些参数的置信区间，帮助我们更准确地了解时间序列数据的特征。
5、区间估计在多元统计分析中的应用
多元统计分析是一种用来研究多个变量之间关系的方法，它可以帮助我们了解多个变量之间的相互影响和作用。在多元统计分析中，我们通常需要估计多个参数的值，例如多元回归分析中的多个回归系数。区间估计可以用来估计这些参数的置信区间，帮助我们更准确地了解变量之间的关系和作用。