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Estimación
Es el conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
http://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica
La estimación se considera como el proceso de conocimientos que permitan analizar una determinada población partiendo de datos suministrados por un una muestra ya queestos forman parte importante para realizar un breve análisis de una parte de la totalidad de la población.
Clasificación de la estimación
La estimación se clasifica en tres grandes bloques, cada uno de los cuales tiene distintos métodos que se usan en función de las características y propósitos del estudio:
1. Estimación puntual
Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólovalor, obtenido de una fórmula determinada. Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos, puede extraerse una muestra y ofrecer como estimación puntual la talla media de los individuos. Lo más importante de un estimador, es que sea un estimador eficiente. Es decir, que sea insesgado (ausencia de sesgos) y estable en el muestreo o eficiente (varianzamínima).
2. Estimación por intervalos
La estimación se representa mediante dos números que determinan un intervalo sobre la recta.
 El intervalo de confianza:
Es una expresión del tipo [θ1, θ2] ó θ1 ≤ θ ≤ θ2, donde θ es el parámetro a estimar.
 Variabilidad del Parámetro:
Si no se conoce, puede obtenerse una aproximación en los datos aportados por la literatura científica o en un estudiopiloto. También hay métodos para calcular el tamaño de la muestra que prescinden de este aspecto. Habitualmente se usa como medida de esta variabilidad la desviación típica poblacional y se denota σ.
 Error de la estimación:
Es una medida de su precisión que se corresponde con la amplitud del intervalo de confianza. Cuanta más precisión se desee en la estimación de un parámetro, más estrecho deberáser el intervalo de confianza y, si se quiere mantener o disminuir el error, más ocurrencias deberán incluirse en la muestra estudiada. En caso de no incluir nuevas observaciones para la muestra, más error se comete al aumentar la precisión. Se suele llamar E, según la fórmula E = θ2 - θ1.
 Límite de Confianza
Es la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro estimado en la poblaciónse sitúe en el intervalo de confianza obtenido. El nivel de confianza se denota por (1-α), aunque habitualmente suele expresarse con un porcentaje ((1-α)•100%). Es habitual tomar como nivel de confianza un 95% o un 99%, que se corresponden con valores α de 0,05 y 0,01 respectivamente.
 Valor α
También llamado nivel de significación. Es la probabilidad (en tanto por uno) de fallar en nuestraestimación, esto es, la diferencia entre la certeza (1) y el nivel de confianza (1-α). Por ejemplo, en una estimación con un nivel de confianza del 95%, el valor α es (100-95)/100 = 0,05
 Valor crítico
Se representa por Zα/2. Es el valor de la coordenada en una determinada distribución que deja a su derecha un área igual a α/2, siendo 1-α el nivel de confianza. Normalmente los valores críticosestán tabulados o pueden calcularse en función de la distribución de la población. Por ejemplo, para una distribución normal, de media 0 y desviación típica 1, el valor crítico para α = 0,1 se calcularía del siguiente modo: se busca en la tabla de la distribución ese valor (o el más aproximado), bajo la columna "Área"; se observa que se corresponde con -1,28. Entonces Zα/2 = 1,64. Si la media odesviación típica de la distribución normal no coinciden con las de la tabla, se puede realizar el cambio de variable t =(X-μ)/σ para su cálculo.
http://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica#Otros_usos_del_t.C3.A9rmino
Es muy importante porque permite conocer características de la población a partir de la información contenida en una muestra.
Prueba de hipótesis
Entendemos por...