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點估計值信賴區間的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和DavidC.Howell的 基礎行為科學統計學都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和雙葉書廊所出版 。
國立清華大學 統計學研究所 曾勝滄所指導 陳信諺的 鋰離子電池之循環式逐步應力衰變試驗的設計與分析 （2021），提出點估計值信賴區間關鍵因素是什麼，來自於鋰離子電池、電池壽命預測、加速衰變試驗、趨勢更新過程、SS_ATRP模型。
而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 申永順、胡憲倫所指導 張簡健利的 我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響 （2021），提出因為有 淨零排放、電動汽車、減碳效益、系統動力學、動態生命週期評估的重點而找出了 點估計值信賴區間的解答。
基礎統計學(四版)
為了解決點估計值信賴區間 的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：
本書內容有三大單元, 共計十六章 (1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 (2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 (3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章 本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 輸入書號1H28，即可找到下載處。
鋰離子電池之循環式逐步應力衰變試驗的設計與分析
為了解決點估計值信賴區間 的問題，作者陳信諺 這樣論述：
可進行重複充放電的鋰離子電池 (rechargeable lithium-ion batteries) 是可攜式電子產品中做為電源供應之不可或缺的角色。然而，鋰離子電池為高可靠度產品，意謂其衰變速度極為緩慢，因此如何精確推估鋰離子電池之壽命，對製造商而言是個十分重要的研究課題。過去針對高可靠度產品多是以固定應力加速衰變試驗進行分析，惟此方法的實驗成本通常相當昂貴。為彌補此缺點，本研究採用循環式逐步應力衰變試驗來收集鋰離子電池實驗資料，並以常用的逐步應力衰變模型 (如SS_ADT以及TSS_ATRP的模型) 為基礎，提出SS_ATRP模型來針對循環式逐步應力衰變試驗的資料進行分析，並使用最大概
似估計法 (maximum likelihood estimation) 求出模型中的參數估計值以及預測正常使用狀況下之電池壽命EOP (end of performance)，配合有母數拔靴法 (parametric bootstrap) 計算其95% 信賴區間。最後則使用此實驗資料來推估鋰離子電池的平均失效壽命 (mean time to failure) 以及提出本研究的發展性。
基礎行為科學統計學
為了解決點估計值信賴區間 的問題，作者DavidC.Howell 這樣論述：
這是一本很有「人」味的統計學書籍，書中大量引用以「人」為對象的實際研究範例，這樣的例子會更有趣、實用。在內容選材上，除了一般統計入門書固有的內容外，作者認為「隨機化檢定」與「後設分析」是統計學未來的發展方向，故特別納入講述，讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方面，作者不只介紹普及的 SPSS 外，更大力推廣自由軟體 R 語言的應用。 本書特色 1. 以「人」為對象的實際研究範例，可學到更多統計在真實情境的應用。 2. 正文穿插的統計學家小傳，有助於認識現代統計學發展的古往今來。 3. 加入「隨機化檢定」與「後設分析」的介紹，讓讀者的學習能夠與時俱進
。 4. 同時介紹 SPSS 與 R 語言的應用。
我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響
為了解決點估計值信賴區間 的問題，作者張簡健利 這樣論述：
為因應2050年淨零排放目標，臺灣已於2022年3月正式公告國家淨零轉型路徑圖，推動能源、產業、生活及社會四大轉型策略，並提出十二項關鍵策略，其中第七項即為運具電動化及無碳化，然而電動汽車之減排效果在國內尚未獲致完整的論述，因此本研究將依據油井到車輪 (Well-to-Wheel, WTW) 理論，針對以電動汽車取代燃油車並進行生命週期評估 (Life Cycle Assessment, LCA) 之探討。雖然 LCA 是常用的環境衝擊評估工具，但時間因素一直是其發展的挑戰與限制，而系統動力學 (System Dynamics, SD) 能用來模擬具時間變化且複雜性的問題，因此本研究將結合S
D與LCA，以動態生命週期評估法來推估以電動汽車取代燃油車至2050年之減排潛力及降低之環境衝擊。本研究以能源局公告之能源平衡熱值表 (2020) 及溫室氣體排放係數管理表 (6.0.4版) ，計算出臺灣各發電廠之排放係數，以非核家園政策及國家淨零排放路徑據以推估2050年前我國之能源結構變化，並推估出各年度之電力排放係數，進行電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之計算。在數據蒐集與預測部分是使用系統動力學軟體STELLA來建構系統動力學模型，以推估未來用電量及用油量之變化，配合前述本研究推估之電力排放係數，以及環保署碳足跡資料平台之燃料係數及SimaPro之環境衝擊係數，計算電動汽車之減排潛力及
環境衝擊，並使用openLCA進行蒙地卡羅分析，對其結果進行不確定性分析。此外，本研究亦比較不同再生能源，以及碳捕獲儲存及再利用(CCUS)技術發展情境與結構，探討各情境之減排潛力及環境衝擊。本研究結果顯示，依據我國淨零排放路徑圖之規劃以及本研究能源結構改變之推估，電力排放係數至2050年會下降至0.139 kg CO2e/kWh，較目前0.504 kg CO2e/kWh，顯著下降72%。推動電動汽車有助於臺灣減少碳排放，自2039年後電動汽車的GHG排放量將會隨電力排放係數之降低而逐年降低，總自小客車(含燃油車及電動車)GHG排放將逐年下降，由2020年的1.45×107 tCO2e降至20
50的1.97×106 tCO2e，下降約86%。經本研究生命週期衝擊評估計算得知，電力環境衝擊係數會從2020年的20.2 mPt/kWh降至2050年的5.67 mPt/kWh，減少約72%，但因電動車數量增加而使電力使用量增加之電力環境衝擊會從2020年的1.67×107 Pt提高至2050的2.6×107 Pt，提高約55%。根據不確定性分析結果，在95%信賴區間內，2050年時電動汽車的GHG排放量介於6.359×105 ~ 1.068×106 tCO2e，燃油汽車的GHG排放量介於1.441×106 ~ 3.36×106 tCO2e，電動汽車之減排潛力則介於1.925×106 ~
8.433×106 tCO2e。在本研究以再生能源 (30%~70%) 及CCUS (5%~25%)比例為主要變數之能源情境假設中發現，對環境衝擊最大之情境為再生能源30%且CCUS 5%。當再生能源70%且 CCUS 在25%時電力排放係數最低，所計算出之電動汽車GHG排放亦為最低，減排潛力最大。在總環境衝擊部分，最佳情境為再生能源60%且CCUS 25%。本研究針對電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之研究結果，可提供國內政府機關、電動車業者及利害關係人，未來制定相關政策、商業決策及研究方向等之參考。