如果乙個系統的引數隨時間而改變，那麼稱它為「時變的引數」；如果系統的引數不隨時間而改變，那麼稱它為「時不變的引數」。
對引數
其中 是第
次觀測量，
是第 次觀測雜訊量；我們要找到乙個關於
次觀測
的函式
，在某種意義下作為 對
的統計量。
我們稱這個函式 為 的
估計量（estimator），函式值被稱為
的估計值（estimate）。由於估計量是樣本的函式，因此對於不同的樣本值，估計值一般是不同的。在（時不變）引數估計中，有兩種常用的模型：
非隨機變數：存在乙個未知的真值
。這種方法被稱為
非貝葉斯或者fisher方法。
隨機變數：引數
是乙個有著先驗分布
的隨機變數。這種方法被稱為
貝葉斯方法。
貝葉斯方法
貝葉斯方法運用貝葉斯公式和先驗分布來匯出後驗分布：
其中 是歸一化常數。
非貝葉斯方法
與貝葉斯方法不同，非貝葉斯方法中待估計引數
是固定的，有真值的。所以我們定義
的分布，稱之為引數的
似然函式：
它表示的是給定
時，其觀測值為
的概率。
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