一个估计量被称为无偏的,如果它的期望值等于被估计的真实参数值。数学上,假设 θ 是我们想要估计的参数,而 θ^ 是这个参数的估计量,那么估计量 θ^ 是无偏的,当且仅当 E(θ^)=θ。 无偏性意味着,如果我们多次从总体中抽取样本并计算估计量,那么这些估计值的平均值将等于真实的参数值。换句话说,无偏估计量不会系统地高估或低估参数。