使用无偏估计量来估计参数时可以排除系统误差的影响。不同的样本值会导致不同的估计结果。因此,评估一个估计量的好坏不能仅基于一次抽样结果,而必须考量大量抽样结果。一个自然且基本的评估标准是要求估计量没有系统偏差。尽管一次抽样得到的估计值可能与待估参数的真值不完全相等,但在大量重复抽样中,所得到的估计值的平均应与待估参数的真值相同。换句话说,我们希望估计量的均值(数学期望)等于未知参数的真值,这就是无偏性的要求。被估计量的数学期望与统计估计量相等,称为无偏估计量。
使用无偏估计量来估计参数时可以排除系统误差的影响。不同的样本值会导致不同的估计结果。因此,评估一个估计量的好坏不能仅基于一次抽样结果,而必须考量大量抽样结果。一个自然且基本的评估标准是要求估计量没有系统偏差。尽管一次抽样得到的估计值可能与待估参数的真值不完全相等,但在大量重复抽样中,所得到的估计值的平均应与待估参数的真值相同。换句话说,我们希望估计量的均值(数学期望)等于未知参数的真值,这就是无偏性的要求。被估计量的数学期望与统计估计量相等,称为无偏估计量。