参数估计的方法主要有以下几种：
一、点估计方法。该方法利用样本统计量对总体参数进行估计，其原理简单直观。具体来说，点估计是通过计算样本数据的某个特定值（如均值、中位数等）来直接估计总体参数的真实值。这种方法适用于样本数据较为准确且总体分布已知的情况。
二、区间估计方法。区间估计是一种通过计算总体参数的估计区间来估计参数的方法。这种方法考虑了参数的抽样误差范围，因此提供的估计更为稳健。通过计算参数的置信区间，可以把握参数真实值落在该区间的概率，从而对参数进行更为准确的估计。此方法在样本数据存在不确定性时尤为适用。
三、最大似然法。最大似然法是一种基于模型概率分布的参数估计方法。它通过对模型参数进行适当设置，使得模型生成样本数据的概率最大化。通过求解使似然函数最大化的参数值，可以得到参数的估计值。这种方法适用于已知数据分布的情况，特别是在样本数据较多时，估计结果更为准确。
四、贝叶斯估计方法。贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法。它通过利用先验信息和样本数据来更新参数的概率分布，从而得到参数的估计值。这种方法考虑了参数的先验信息和样本数据的不确定性，适用于样本数据较少或存在不确定性时的情况。
以上即为参数估计的几种主要方法。在实际应用中，应根据数据的特性、样本大小和已知信息等因素选择合适的方法来进行参数估计。