1. 如何理解无偏估计？

1.1. 1.如何理解无偏估计

无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率一样。

假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。

数学期望本质就是平均值

首先回答第一个问题：它要“估计”什么？

第二个问题：那为何叫做无偏？有偏是什么？

假设这个是一些样本的集合: $X=x_1, x_2, x_3,...,x_N$ 我们根据样本估计整体的数学期望（平均值）。
因为正常求期望是加权和，什么叫加权和这个就叫加权和。每个样本出现概率不一样，概率大的乘起来就大，这个就产生偏重了（有偏估计)。
但是，但是我们不知道某个样本出现的概率啊。比如你从别人口袋里面随机拿了3张钞票。两张是十块钱，一张100元，然后你想估计下他口袋里的剩下的钱平均下来每张多少钱（估计平均值）。
然后呢？
无偏估计计算数学期望

就是认为所有样本出现概率一样大，没有看不起哪个样本。
- 回到求钱的平均值的问题。无偏估计我们认为每张钞票出现概率都是1/2（因为只出现了10和100这两种情况，所以是1/2。如果是出现1 10 100三种情况，每种情况概率则是1/3。
- 哪怕拿到了两张十块钱，我还是认为十块钱出现的概率和100元的概率一样。不偏心。所以无偏估计，所估计的别人口袋每张钱的数学期望（平均值）=10 1/2+100 1/2。
有偏估计那就是偏重那些出现次数多的样本。认为样本的概率是不一样的。
- 我出现了两次十块钱，那么我认为十块钱的概率是2/3，100块钱概率只有1/3. 有偏所估计的别人口袋每张钱的数学期望（平均值）=10 2/3+100 1/3。

因为现实生活中我不知道某个样本出现的概率啊，就像骰子，我不知道他是不是加过水银。

所以我们暂时按照每种情况出现概率一样来算。