أحد أهداف إحصاءات استنتاجية هو تقدير عدد السكان غير المعروفين المعلمات. يتم تنفيذ هذا التقدير من خلال البناء فترات الثقة من العينات الإحصائية. يصبح سؤال واحد ، "ما مدى جودة المقدر الذي لدينا؟" بمعنى آخر ، "ما مدى دقة عمليتنا الإحصائية ، على المدى الطويل ، لتقدير المعلمة السكانية الخاصة بنا. إحدى الطرق لتحديد قيمة أحد المقدرين هي التفكير فيما إذا كان غير متحيز. هذا التحليل يتطلب منا العثور على القيمة المتوقعة من الإحصائية لدينا.
نبدأ من خلال النظر في المعلمات والإحصاءات. نحن نعتبر المتغيرات العشوائية من نوع معروف من التوزيع ، ولكن مع معلمة غير معروفة في هذا التوزيع. تكون هذه المعلمة جزءًا من مجتمع ، أو قد تكون جزءًا من دالة كثافة الاحتمال. لدينا أيضًا وظيفة لمتغيرات عشوائية لدينا ، وهذا ما يسمى إحصائية. الاحصاء (س1، العاشر2,... ، العاشرن) تقدر المعلمة T ، لذلك نسميها مقدّر T.
نعرّف الآن المقدّرين غير المتحيزين والمنحازيين. نريد مقدرنا أن يطابق المعلمة الخاصة بنا ، على المدى الطويل. بلغة أكثر دقة نريد أن تساوي القيمة المتوقعة لإحصائنا المعلمة. إذا كان هذا هو الحال ، فإننا نقول أن إحصائنا هو تقدير غير متحيز للمعلمة.
إذا لم يكن المقدر مقدرًا غير متحيز ، فهو مقدر متحيز. على الرغم من أن المقدر المتحيز لا يحتوي على محاذاة جيدة لقيمةه المتوقعة مع المعلمة ، فهناك العديد من الحالات العملية التي قد يكون فيها المقدر المتحيز مفيدًا. إحدى هذه الحالات هي عندما يتم استخدام فاصل ثقة زائد أربعة لبناء فاصل ثقة لنسبة السكان.
نظرًا لأن القيمة المتوقعة للإحصاء تتطابق مع المعلمة التي قدرتها ، فإن هذا يعني أن متوسط العينة هو مقدر غير متحيز لمتوسط السكان.