前面两节中，我们曾用矩法和极大似然法 分别求得了正态总体N(4,σ中参数σ2的估计， 均为 n i=l 很显然，它不是σ的无偏估计。这正是我们为 什么要将其分母修正为-1，获得样本方差S9 来估计σ2的理由。 如果0是参数0的一个估计，我们通常用g(0) 作为g(0)的估计。但必须注意的是：即使0是0的 无偏估计，g(0)也未必是g(0)的无偏估计。无偏估计， 也未必是 的无偏估计。 作为 的估计。但必须注意的是：即使 是 的 如果 是参数 的一个估计，我们通常用 ) ( ) ˆ ( ˆ ( ) ) ˆ ( ˆ         g g g g 前面两节中，我们曾用矩法和极大似然法 分别求得了正态总体 N(μ, σ 2 ) 中参数σ 2的估计, 均为 ( ) . 1 ˆ 2 1 2 X X n n i =  i − =  很显然，它不是σ 2的无偏估计。这正是我们为 什么要将其分母修正为 n-1，获得样本方差 S 2 来估计σ 2的理由