通过进行大量的抽样，可以得到大量的数据，然后利用统计学方法计算这些数据的数学期望，并将其与待估参数进行比较。当数学期望等于被估计的量的统计估计量时，称该估计量为无偏估计量。当针对待估参数时，不同的样本值会导致不同的估计值。因此，要确定一个估计量的好坏，不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量，而是必须通过大量抽样的结果来衡量。为此，一个自然而基本的衡量标准是要求估计量没有系统性偏差。换句话说，尽管在一次抽样中得到的估计值可能不等于待估参数的真实值，但在大量重复抽样时，所得到的估计值的平均值应该与待估参数的真实值相等。也就是说，我们希望估计量的均值（数学期望）等于未知参数的真实值，这就是无偏性的要求。
