Bias
如何向外行解釋什麼是無偏估計量？
認為是一個無偏估計量. 那麼當然，.
如何向外行解釋這一點？過去，我所說的是，如果你平均一堆值，隨著樣本量變大，您會得到更好的近似值.
對我來說，這是有問題的。我認為我在這裡實際描述的是這種漸近無偏見的現象，而不是僅僅沒有偏見，即
在哪裡可能取決於. 那麼，如何向外行解釋什麼是無偏估計量呢？
從技術上講，當您說隨著樣本量的增加您的估計量越來越接近真實值時，您所描述的是（正如其他人所提到的）一致性或統計估計量的收斂。這種收斂可以是概率收斂，也就是說對於每個，或者幾乎可以肯定的收斂，這表明. 請注意，在第二種情況下，極限實際上是在概率內的。事實證明，後一種收斂形式比另一種更強，但它們的含義基本相同，即隨著我們收集更多樣本，估計值往往越來越接近我們正在估計的值。
這裡有一個微妙的點是，即使當無論是概率上還是幾乎可以肯定，一般來說，這不是真的，所以一致性並不意味著你所暗示的漸近無偏性。在隨機變量序列（它們是函數）到期望序列（它們是積分）之間移動時，您必須小心。
拋開所有的技術問題不談，不偏不倚只意味著. 因此，當您向某人解釋時，只需說如果在相同條件下多次重複該實驗，則估計的平均值將接近真實值。