バイアスがゼロの推定量または決定ルールは、バイアスなしと呼ばれます。統計では、「バイアス」は推定量の客観的な特性です。バイアスは、平均（期待値）ではなく中央値に関して測定することもできます。この場合、中央値（バイアスなし）と通常の平均（バイアスなし）プロパティを区別します。

また、サンプルの平均は偏っていますか、それとも偏っていませんか？統計の長期平均値が推定しているパラメータでない場合、統計にはバイアスがかかります。より正式には、統計のサンプリング分布の平均がパラメーターと等しくない場合、統計はバイアスされます。したがって、標本平均はμの不偏推定です。

また、サンプルの比率は偏っていませんか？

サンプル比率Pは、母比率の不偏推定量です。不偏推定量は、平均して、統計が対象のパラメーターに近い値を想定する傾向を決定します。

サンプルは母平均の不偏推定量を意味しますか？

不偏推定量とそのサンプリング分布。標本平均は、母平均の推定量である確率変数です。サンプル平均の期待値は、母平均µに等しくなります。したがって、サンプル平均は母平均の不偏推定量です。