参数估计值的分布 通常参数估计值服从的概率密度分布函数g(0;)是多维高斯分布 6和=cov©，0，]综合了我们对g(0,0)的了解或估计 可以用来作误差传递的输入参量， 以及用最小二乘法求平均值等等。 我们可以此约定来报告误差，而不管概率密度函数g(0:)的形式。 唯一例外的是当我们要对不同实验求平均值时，它的形式就会发挥作用。 如果g(0,)是高斯形式的话，置信区间可以表述为 [0b-6,0s+6a] 给出了对应于68.3%置信区间范围。 如果g(0:0)不是服从高斯分布 中心置信区间应给出不对称的误差 44 参数估计值的分布 ˆ 通常参数估计值服从的概率密度分布函数 g( ; θ θ ) 是多维高斯分布 ˆ ˆ ˆ m ˆ ˆ co v[ , ] ( ; ) θ θ V g = i j θ θ θ G G G 和 综合了我们对 的了解或估计 可以用来作误差传递的输入参量， 以及用最小二乘法求平均值等等。 ˆ 如果 g( ; θ θ ) 是高斯形式的话，置信区间可以表述为 ˆ ] ˆ ˆ , ˆ [ ˆ ˆ θ θ θ obs − σ θ obs + σ 中心置信区间应给出不对称的误差 ˆ 如果 g( ; θ θ ) 不是服从高斯分布 ˆ 我们可以此约定来报告误差，而不管概率密度函数 (g θ θ; ) 的形式。 唯一例外的是当我们要对不同实验求平均值时，它的形式就会发挥作用。 给出了对应于 68.3% 置信区间范围