\shortdefinition[Konfidenzbereich] $C(x_1, \ldots, x_n) \subseteq \Theta$.
Mit genrierenden Z.V. ist $\tilde{C} := C(\cX_1, \ldots \cX_n)$ eine \bi{zufällige Teilmenge von} $\Theta$,
{\scriptsize (\textit{Realisierung}) $\tilde{C}(\omega) = C(\cX_1(\omega), \ldots, \cX_n(\omega))$}

Für $\alpha \in [0, 1]$ ist $C$ \bi{Konfidenzbereich zum Niveau} $1 - \alpha$, falls
\[
	\P_\vartheta[C(\cX_1, \ldots, \cX_n) \ni \vartheta] \geq 1 - \alpha \quad \forall \vartheta \in \Theta
\]
{\scriptsize Man erwischt also mit grosser W. den Param in jedem Modell}

\shortexample $C(\cX_1, \ldots) = [\overline{X}_n - c, \overline{X}_n + c]$, mit $c$ zu bestimmen.