因为区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式。
统计学很重要的目的是组间的比较和组内的比较，区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，如果没有这一部分，就没有办法很好的去运用统计学说明一些问题。
进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。
区间估计的意义
用样本指标来估计总体指标，要达到100%的准确而没有任何误差，几乎是不可能的，所以在估计总体指标时就必须同时考虑估计误差的大小。
从人们的主观愿望上看，总是希望花较少的钱取得较好的效果，也就是说希望调查费用和调查误差越小越好。但是，在其他条件不变的情况下，缩小抽样误差就意味着增加调查费用，它们是一对矛盾。
因此，在进行抽样调查时，应该根据研究目的和任务以及研究对象的标志变异程度，科学确定允许的误差范围。
区间估计必须同时具备三个要素。即具备估计值、抽样极限误差和概率保证程度三个基本要素。抽样误差范围决定抽样估计的准确性，概率保证程度决定抽样估计的可靠性，二者密切联系，但同时又是一对矛盾，所以，对估计的精确度和可靠性的要求应慎重考虑。
统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在意义。
统计学：描述统计学和推断统计学-->根据样本数据情况推断总体数据情况
样本均值-->总体均值
样本方差-->总体方差
样本比例-->总体比例
扩展资料：
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。
参考资料来源：百度百科-区间估计
本回答被网友采纳