参数空间最早发展于几何学，德国数学家J.普吕克（Julius Plücker）在1849年所著的《新几何学》（Neue Geometrie des Raumes）一书中写道：“几何的基本元素不必仅基于点。线、平面、圆、球都可以用作几何图形的基本元素（raumelemente），这取决于基本元素所用到的参数数量。” 因此，参数的引入极大地推动了几何学的发展。统计学中的统计分布一般来说是未知的，需要通过样本来推断，而很多情况下往往知道总体所具有的分布形式，而不知道的仅仅是分布中的参数。这在实际应用中经常遇见，因为分布的总体形式可以通过具体的应用背景或以往的经验加以确定。其参数空间定义如下：

记为分布族，当中的分布的一般数学形式已知，但包含若干个未知参数时，称为参数族。即存在维数为的欧氏空间的一Borel子集，使得中的分布可以与中的点建立一一对应的关系，这样可以把中的分布记为，称为参数，称为参数空间。

参数估计中可以利用样本均值来估计总体均值，用样本方差来估计总体方差。这里和都是参数。

例子：考虑如何由样本的实际背景确定统计模型，即总体的分布：①样本记录随机抽取的件产品的正品、废品情况；②样本表示同一批个电子元件的寿命（）；③样本表示同一批间产品的某一尺寸（毫米）。通过分析和经验，得：

①中服从两点分布，其概率分布为，，所需确定的是参数，即参数空间。

②中服从指数分布，其分布密度函数为：

所需确定的是参数，即参数空间。

③中服从正态分布，其分布密度函数为：

所需确定的是参数，式中，即参数空间为。

参数值的范围可以形成图形的轴，并且可以针对这些轴绘制模型相应的结果，以说明参数空间的不同区域在模型中如何产生不同类型的表现。通常参数是函数的输入，在这种情况下，参数空间就是函数的输出。参数空间对于描述依赖参数变化的概率分布特别有用。