众所周知，不同的样本值会导致不同的估计值，这就是无偏估计量的证明。因此，我们不能仅仅根据一次抽样的结果来评估一个估计量的好坏，而是需要通过大量抽样结果的统计来进行评估。为了确保一个估计量的无偏性，我们需要一个自然而基本的衡量标准，即要求估计值没有系统性的偏差。换句话说，虽然一次抽样中得到的估计值可能与待估参数的真值不完全相等，但是通过大量重复抽样，所得到的估计值的平均值应该接近于待估参数的真值。因此，我们希望估计量的均值（即数学期望）能够等于未知参数的真值，这就是无偏性的要求。当被估计的量的数学期望等于统计估计量时，我们称之为无偏估计量。
