Hedeflerinden biri çıkarımsal istatistik bilinmeyen nüfusu tahmin etmektir parametreler. Bu tahmin, güvenilirlik aralığı istatistiksel örneklerden. Bir soru şudur: “Ne kadar iyi bir tahmincimiz var?” Başka bir deyişle, “Uzun vadede, nüfus parametremizi tahmin etme istatistiksel sürecimiz ne kadar doğrudur. Bir tahmincinin değerini belirlemenin bir yolu, tarafsız olup olmadığını değerlendirmektir. Bu analiz, beklenen değer istatistiğimizin
Parametreleri ve istatistikleri dikkate alarak başlarız. Bilinen bir dağıtım türünden rastgele değişkenler düşünüyoruz, ancak bu dağıtımda bilinmeyen bir parametreyle. Bu parametre bir popülasyonun parçası olabilir veya bir olasılık yoğunluk fonksiyonunun bir parçası olabilir. Ayrıca rastgele değişkenlerimizin bir fonksiyonu var ve buna istatistik denir. İstatistik (X1, X2,... , Xn) T parametresini tahmin eder ve buna T'nin tahmincisi diyoruz.
Şimdi tarafsız ve önyargılı tahmin ediciler tanımladık. Tahmincimizin uzun vadede parametremize uymasını istiyoruz. Daha kesin bir dilde, istatistikimizin beklenen değerinin parametreye eşit olmasını istiyoruz. Bu durumda, istatistiğimizin parametrenin tarafsız bir tahmincisi olduğunu söylüyoruz.
Eğer bir tahminci tarafsız bir tahmin edici değilse, taraflı bir tahmin edicidir. Eğimli bir tahmin edicinin beklenen değerinin parametresiyle iyi bir hizalaması olmasa da, bir eğilimli tahmin edicinin yararlı olabileceği birçok pratik örnek vardır. Böyle bir durum, bir nüfus oranı için bir güven aralığı oluşturmak için artı dört güven aralığı kullanıldığındadır.
İstatistiğin beklenen değeri tahmin ettiği parametreyle eşleştiği için, örneklem ortalaması popülasyon ortalaması için tarafsız bir tahmin edicidir.