什麼叫做無偏呢？如同它的名字一樣，就是沒有偏差。但到底是什麼沒有偏差呢？
設想這樣乙個情形，乙個漫展上有乙個**活動，有放回的抽出彩球。
我想知道我有多大概率抽到一等獎，因此我信自己的歐氣一回，拿出30塊錢交給小姐姐，開始我的單發時刻。
然後，果然，沒中獎。。。。
然後我心裡有個小人會來咒罵的說，這裡估計就沒一等獎的球！這時，其實我就是在根據我一次**的結果來估計一等獎的概率，那這樣看我的估計肯定是有偏差的啊，那怎麼叫無偏呢？
我不服，然後決定把乙個月生活費全砸進去來估計這個一等獎概率，然後我就得到了更多的樣本，從原先只有x
1x_1
x1，到現在有了x2,
x3,.
..,x
nx_2,x_3,...,x_n
x2,x3
,..
.,xn
這些樣本。根據大數定律，無論這個一等獎的概率p
pp是多少，我都會有：
1 n∑
i=1n
xi→e
p[x]
=p,a
.e.\frac\sum_^x_i\to e_[x]=p,a.e.
n1i=1
∑nx
i→e
p[x
]=p,
a.e.
到這裡，大家大致也能領會到無偏的含義了，無偏只是能保證我估計量在進行估計時不會產生系統誤差，即是說我的估計有時候會偏高，有時候會偏低，但是誤差的平均值為0。平均值這一點，只有在大量重複時才能體現出來。
下面給出無偏估計的具體定義：
定義：設樣本x
xx的分布依賴於引數θ
\theta
θ，θ\theta
θ在引數空間θ
\vartheta
θ內取值，g(θ
)g(\theta)
g(θ)
是定義在 θ
\vartheta
θ上的已知函式（取實數或實向量為值），g^(
x)\hat(x)
g^(x)
是g (θ
)g(\theta)
g(θ)
的乙個估計量。如果
e θ[
g^(x
)]=g
(θ),
∀θ∈θ
e_[ \hat(x)]=g(\theta),\forall \theta \in \vartheta
eθ[g^
(x)
]=g(
θ),∀
θ∈θ則稱g^(
x)\hat(x)
g^(x)
為g (θ
)g(\theta)
g(θ)
的乙個無偏估計。
既然有的估計是無偏的，有的估計是有偏的，那我選擇無偏估計有哪些好處呢？
其實無偏估計佔據主要地位，主要是因為以下原因：
1.無偏性的要求往往只涉及一階矩（均值），數學上方便處理。
2.人們的心理偏向。
實際情形中，有時無偏性是有好處的，有時並不是多好。
栗子：
1.每次我根據無偏估計**去買手辦，有時候可能會虧，有時候可能小賺一把，但是從長期來看我是不賺不賠的。
2.每次我根據無偏估計量去做化學實驗，因為每次都有些偏差，導致每次都不能成功。
無偏估計篇中，我們將會領略以下內容：
1.一致最小方差無偏估計（umvue）
2.零無偏估計法
3.充分—完備統計量法
4.c—r不等式法
菜鳥學習第一站
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