点估量便是直接用样本数据计算出来的统计量作为整体参数的估量值。可用于整体参数点估量的估量量能够有许多。比方，能够用样本均值作为整体均值的估量量，也能够用样本中位数作为整体均值的估量量，等等。那么，用哪种估量量作为整体参数的估量呢？天然要用估量作用最好的那种估量量。什么样的估量量才算是一个好估量量呢？这就需求有必定的点评规范。统计学家给出了点评估量量的一些规范，最重要的包括下列三个：

  unbiasedness）是指估量量抽样散布的期望值等于被估量的整体参数。设整体参数为

  efficiency）是指估量量的方差尽可能小。一个无偏的估量量并不代表它就十分挨近被估量的整体参数，估量量与参数的挨近程度是用估量量的方差(或规范误差)来衡量的。对同一个整体参数的两个无偏估量量，有更小方差的估量量更有用。假定有两个用于估量整体参数的无偏估量，分别用

  consistency）是指跟着样本量的增大，估量量的值越来越挨近被估量整体的参数。换言之，一个大样本给出的估量量要比一个小样本给出的估量量更挨近整体的参数。因为样本均值的规范误差

  的值就越小。因而能够说，大样本量给出的估量量更挨近于整体参数。从这个意义上说，样本均值是整体均值的一个共同估量量。

  点估量便是直接用样本数据计算出来的统计量作为整体参数的估量值。可用于整体参数点估量的估量量能够有许多。比方，能够用样本均值作为整体均值的估量量，也能够用样本中位数作为整体均值的估量量，等等。那么，用哪种估量量作为整体参数的估量呢？天然要用估量作用最好的那种估量量。什么样的估量量才算是一个好估量量呢？这就需求有必定的点评规范。统计学家给出了点评估量量的一些规范，最重要的包括下列三个：

  unbiasedness）是指估量量抽样散布的期望值等于被估量的整体参数。设整体参数为

  efficiency）是指估量量的方差尽可能小。一个无偏的估量量并不代表它就十分挨近被估量的整体参数，估量量与参数的挨近程度是用估量量的方差(或规范误差)来衡量的。对同一个整体参数的两个无偏估量量，有更小方差的估量量更有用。假定有两个用于估量整体参数的无偏估量，分别用

  consistency）是指跟着样本量的增大，估量量的值越来越挨近被估量整体的参数。换言之，一个大样本给出的估量量要比一个小样本给出的估量量更挨近整体的参数。因为样本均值的规范误差

  的值就越小。因而能够说，大样本量给出的估量量更挨近于整体参数。从这个意义上说，样本均值是整体均值的一个共同估量量。