当我们试图估计一个参数时，单次抽样结果的差异性使得评价估计量的优劣不能仅依赖于一次实验。关键在于评估估计量是否具有无系统偏差，这是衡量估计质量的基本标准。无偏性意味着，无论进行多少次的重复抽样，估计值的平均值应与待估参数的真实值一致，即估计量的数学期望等于被估计的参数。
判断一个估计量是否有效，通常关注它在科学技术中的系统误差。例如，当我们估计总体均值和方差时，样本均值和样本方差被视为无偏估计，因为它们在任何分布下的估计都具有零系统误差。然而，无偏性并不意味着每次估计都会准确，它更多地体现在大量重复实验的平均效果上，而且仅关注一阶矩，即均值。
尽管无偏性是重要的，但它并不保证一次估计的优秀表现。在选择估计量时，我们还需要考虑实际应用中的具体条件。有时，多个无偏估计可能存在，这时就需要比较它们的观察值分布，即哪个估计的观察值更接近真实值，分布更密集，可能更具有实际意义。
总的来说，无偏性是评价估计量的基础，但判断哪个估计最有效，需要结合实际数据的分布情况和问题的具体需求来进行综合评估。
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