太模糊了，看不清啊
我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

　　1、区别是：用统计量推断参数时，如果参数未知，则这种推断叫参数估计——用统计量估计未知的参数；如果参数已知（或假设已知），需要利用统计量检验已知的参数是否靠谱，此时的统计推断即为假设检验。
　　2、联系是：二者都属于推断统计——利用样本的数据得到样本统计量（statistic），然后做出对总体参数（parameter）的论断。
　　3、举例来说：推断全校学生（总体）的平均每天上网时间（参数）。
如果参数未知，要靠抽样的数据进行推断，此时进行的就是参数估计，用抽样得到的统计量——样本平均上网时间（比如说3小时）来估计全校学生平均上网时间。
如果先前有人已得出得出论断，学生平均上网时间为5小时（参数已知），而你不知该参数可不可信，这时做的就是假设检验，通过样本得到的平均3小时的上网时间告诉你，先前关于总体的信息很可能是不靠谱的，无法通过检验。

统计分析包括统计描述和统计推断。统计推断又分为参数估计和假设检验。参数估计再分为点估计和区间估计。区间估计是指：用已知样本统计量和标误，确定一个有概率意义的区间；而假设检验利用反证法原理，首先依据两种可能性建立两种假设，再从第一种假设出发，计算求出特定统计量（如t，F，卡方等），用“小概率推断原理”（α<0.05）判断该种假设是否成立。
区间估计可以理解为正向求解问题，假设检验可以理解为逆向求解问题，二者可以看作同一个问题的不同表述方式。

参数估计是利用样本信息来估计总体信息，比如想知道人均支出与人均收入之间的回归方程y=ax+b中的参数a，可以利用已知样本来估计，而假设检验是假设你估计的参数a的估计值是对的，那么出现现有样本的概率p是多少，若p较小，说明如果a的值是你估计的值，那么基本不会出现现有样本，因此拒绝假设，也就是a的值不是你估计得值，一般p以0.05为界。如果p>0.05，说明你估的值有95%的可能是对的。

假设检验包括两种
一种是已知总体分布类型，对参数做统计检验的参数检验
另一种是不知道总体分布类型，利用样本数据对总体分布形态等进行推断，即非参数检验
“非参数”检验
：不检验参数，而只判断总体分布形态
参数指：总体分布类型公式里的一些常量系数，如a，b，c等

参数估计与假设检验之间的联系与区别：
（1）主要联系：a.都是根据样本信息推断总体参数；b.都以抽样分布为理论依据，建立在概率论基础之上的推断；c.二者可相互转换，形成对偶性。
（2）主要区别：
a.参数估计是以样本资料估计总体参数的真值，假设检验是以样本资料检验对总体参数的先验假设是否成立；b.区间估计求得的是求以样本估计值为中心的双侧置信区间，假设检验既有双侧检验，也有单侧检验；c.区间估计立足于大概率，假设检验立足于小概率。