假设检验和参数估计是统计推断中的两个重要概念，但它们的目的和方法有所不同。
假设检验主要用于检验关于总体参数的某个假设是否成立。它通过设定原假设和备择假设，然后利用样本数据来决定是否拒绝原假设。假设检验的核心在于判断假设的真伪，通常使用p值或显著性水平来决定是否拒绝原假设。例如，我们可能想要检验某个新药是否比现有药物更有效，这时我们可以设定原假设为新药和现有药物效果相同，然后通过样本数据来决定是否拒绝这个假设。
参数估计则主要用于估计总体参数的值。它通过样本数据来估计总体的均值、方差等参数，并给出估计的置信区间。参数估计的核心在于估计参数的大小，通常使用点估计和区间估计来表示估计结果。例如，我们可能想要估计某个城市居民的平均收入，这时我们可以使用样本数据来估计总体均值，并给出一个置信区间来表示估计的不确定性。
总之，假设检验和参数估计在统计推断中扮演着不同的角色，前者用于判断假设的真伪，后者用于估计参数的值。在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的统计方法。