目的
*度概念，是为了在通过样本进行参数估计时，剔除系统误差，实现无偏估计。
设A’=g(X1,X2,…,Xn)是未知参数A的一个点估计量，若A’满足E(A’）= A ，则称A’为A的无偏估计量，否则为有偏估计量。所以，无偏估计就是系统误差为零的估计。
注：
如果看完以上释义仍觉得有些晦涩难懂，可以阅读下知乎上生动的解说：
比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平（真实值，上帝才知道的数字），那么我决定抽样来计算。我抽出一个10个人的样本，可以计算出一个均值。那么如果我下次重新抽样，抽到的10个人可能就不一样了，那么这个从样本里面计算出来的均值可能就变了，对不对？因为这个均值是随着我抽样变化的，而我抽出哪10个人来计算这个数字是随机的，那么这个均值也是随机的。但是这个均值也会服从一个规律（一个分布），那就是如果我抽很多次样本，计算出很多个这样的均值，这么多均值的平均数（也就是均值的期望，期望的概念请参考：数学期望_张之海_****）应该接近上帝才知道的真实平均水平。如果你能理解“样本均值”其实也是一个随机变量，那么就可以理解为这个随机变量的期望是真实值，所以无偏（这是无偏的定义，即这么多均值的平均数（样本均值）是真实值的无偏估计）；而它又是一个随机变量，只是估计而不精确地等于，所以是无偏估计量。[2]