图1
从以上叙述可以看出，对于一个确定的样本，进行多次试验，再根据这些试验的某个统计量（比如平均值）的多次结果求平均，用于对总体的分布参数（期望u）进行估计，如果两者相等的话，那么就是无偏估计，否则就是有偏估计。
图2
这个例子的意思是，由于X1既可以代表一个随机变量，又可以代表这个随机变量某次试验的取值，所以，通过对这个随机变量的多次试验，它的期望会等于总体的期望，因此是无偏估计。
那么，有了上述的理解以后，显然X2，X3,。。。。。。。等等，它们多次试验结果的期望都应该等于总体期望u，那下图的结果就是显而易见的：
再看有偏估计：
图3
图4
从图3和图4可以看出，当用样本方差
来估计总体方差
的时候，当样本确定的前提下，即使试验次数n为无穷大，两者之间还是存在着误差
从图4可以看出，其原因就是样本均值不等于总体均值。
因此，可以总结如下：
当用样本统计量去估计某个总体统计量的时候，在样本确定的前提下，如果试验次数无穷大的时候两者相等，就是无偏估计，不等的时候就是有偏估计。