不偏估計量意思

在統計學中，"不偏估計量"（unbiased estimator）是指一個估計量，它對某個總體參數的期望值等於該參數的真值。換句話說，不偏估計量在重複無數次樣本抽樣並計算估計量的平均值後，會趨近於真實的總體參數。

舉個例子，假設我們想要估計一個總體的平均值（真實的總體平均值是μ），我們從總體中隨機抽取一個樣本，並計算樣本的平均值（樣本平均值是x̄）。如果x̄是一個不偏估計量，那麼在重複抽樣很多次並計算每次樣本平均值後，這些樣本平均值的平均值應該等於總體平均值μ。

不偏估計量是一個理想的特性，因為它保證了估計量不會系統性地高估或低估總體參數。然而，並不是所有的估計量都是不偏的，有些估計量可能會因為樣本選擇或統計方法的原因而存在偏見。在實踐中，統計學家會尋找不偏估計量，或者至少是偏倚較小的估計量，來提高估計總體參數的準確性。