参数估计是数理统计的一个重要内容，包括点估计和区间估计。参数的区间估计是一种基本的统计推断形式，它根据枢轴量的分布，在一定可靠度下指出被估计的总体参数所在的可能范围。　　 对于单参数问题，区间估计的方法在一般数理统计教材中都有提到，常用的有枢轴量法和似然比法。对一维参数的估计区间的最短化也有很多学者有讨论。　　 本文首先介绍了双参数的最优置信域的研究背景和最优置信区间的理论，接着在参数的区间估计的定义、尤其是枢轴量法的基础上推导出构造双参数的联合置信域的一般方法，并对最优联合置信域进行了定义，然后推导了几个常见的双参数分布的联合置信域并进行了最优化研究，接着定义了传统联合置信域，针对前面提到的几个常见的双参数分布，通过R软件编程，不失一般性，对同分布传统置信域与最优置信域进行了比较研究，以及同分布最优置信域之间的比较，结果显示，所求得的最优置信域比传统置信域有明显的优越性，以及同分布最优置信域之间各有其优点。　　 文章运用R软化编程，对以上提到的每个分布的最优置信域和传统置信域在不同样本量对应的不同置信度下都进行了计算和作图，大大的简化了计算过程，为比较分析提供了纵向和横向的数据，方便了从不同角度进行比较，能够更好的进行全面的分析，所作的图更能直观的判断出最优置信域的优越性。