Punkthinnangu ülesandeks on määrata kindlaks arvkarakteristik (arvväärtus).Punkthinnang on kõige enam kasutamist leidnud statistilise hinnagu liigiks. Punkthinnangu puuduseks on asjaolu, et saadud hinnang võib osutuda vigaseks. Seega ka kõik järeldused ja punkthinnangu alusel tehtud analüüsid võivas osutuda ekslikeks.Teiseks hinnangu liigiks on vahemikhinnangud. Vahemikhinnang kujutab endast hinnangu määramispiirkonnas teatud vahemikku. Seega vahemikhinnangut iseloomustavad 3 suurust (parameetrit): vahemikku alampiir tmin, vahemiku ülempiir tmax ja vahemikkku langemise tõenäosus p. Vahemikhinnangu eelis seisneb selles, et andes ette küllalt suure tõenäosuse p, võime olla kindel selles, et me ei eksi. Vahemikhinnangu puuduseks on asjaolu, et vahemikhinnangu edaspidine kasutamine on tülikas. Praktikas analüüs tehakse kolmes erinevas variandis. Esimese analüüsivariandis hinnangu väärtuseks võetakse vahemiku keskmine väärtus
Kolmnurkjaotuse korral saame usaldusnivooks 65%: x x & f kolmnurkjaotus ( x)dx 0,65 x x Vastav osa kolmnurkjaotuse kõvera alla jäävast graafikust on joonisel 11 värvitud roheliseks. Soovides anda vahemikhinnangut kõrgemal usaldusnivool, tuleb standardhälvet korrutada katteteguriga. Praktikumis kasutatava usaldusnivoo p = 95 % korral on kattetegur k = 1,96 normaaljaotuse eeldusel, k = 1,65 ühtlase jaotuse eeldusel ja k = 1,9 kolmnurkjaotuse eeldusel. Kattetegurite sellised väärtused saadakse jaotusfunktsiooni aluse pindala leidmise (jaotusfunktsioonist määratud integraali arvutamise) pöördprotseduuriga, kusjuures otsitavaks on määratud integraali rajaväärtuses sisalduv kattetegur. 4
annaabi.ee 
