判断来自总体样本里面的数据，前面系数的和是否为一，若是和为一，那就是无偏估计量。

如果接下来再问哪一个更加有效。

x前面的系数和为1就是无偏估计量

（1）和是0.5，不是无偏估计量

（2）和是1，是无偏估计量

（3）和是0，不是无偏估计量

（4）和是1，是无偏估计量

判断来自总体样本里面的数据，前面系数的和是否为一，若是和为一，那就是无偏估计量。

如果接下来再问哪一个更加有效。

扩展资料：

无偏估计只涉及一阶矩（均值），虽然计算简便，但往往会出现一个参数的无偏估计有多个，而无法确定哪个估计量好。因此，无偏性的作用在于可以把重复估计中的各次误差通过平均来消除。这并不意味着该估计量在一次使用时并能获得良好的结果。在具体问题中，无偏性是否合理，应当结合具体情况来考虑。在有些问题中，无偏性的要求可能会导出不同的结果来。

参考资料来源：百度百科-无偏估计量

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