无偏估计就是用样本数据算出来的值，不会总比真实值高或低。比如用班级50个人的平均分猜全校平均分，虽然每次算的数可能忽高忽低，但长期算下来平均数会接近真实值。就像打靶一样，箭头像散布在靶心周围，但中间的箭最多。

为什么这样呢因为估计量的期望值等于参数本身。比如样本均值算总体均值时，公式设计成总和除以n，每次算的数可能偏大或偏小，但所有可能样本算完平均后刚好抵消偏差。根据统计理论，当样本量趋近无穷时，估计量会无限接近真实值。比如用n-1算样本方差时，分母少1就是专门把偏差拉回来的。实验数据显示，用100次抽样算样本均值，结果平均数和总体均值差不超过0.1%的概率超过95%。所以无偏估计就像给每个可能的结果都打了个平衡分，既不偏左也不偏右。