最小方差无偏估计
定义：
最小方差无偏估计MVUE是在无偏估计类中，使得均方误差MSE达到最小的估计量，即在均方误差最小意义下的最优估计。
求解：
设总体X的分布函数为 F(x;θ),θ∈Θ,(X1,X2,⋯,Xn)TF(x;\theta ),\theta\in\varTheta,(X_1,X_2,\cdots ,X_n)^TF(x;θ),θ∈Θ,(X1,X2,⋯,Xn)T为其样本，若T=(X1,X2,⋯,Xn)T=(X_1,X_2,\cdots ,X_n)T=(X1,X2,⋯,Xn)是θ\thetaθ的充分完备统计量，θ^\hat{\theta}θ^为θ\thetaθ的一个无偏估计，则
θ^∗≜E(θ^∣T)\hat{\theta }^\ast \triangleq E(\hat{\theta }|T)θ^∗≜E(θ^∣T) 为θ\thetaθ的唯一的最小方差无偏估计。
举例：
泊松总体P(λ)P(\lambda )P(λ),X‾\overline{\Chi}X是参数λ\lambdaλ的充分完备统计量且又是λ\lambdaλ的一个无偏估计量，所以E(X‾\X‾)=X‾E(\overline{\Chi}\backslash\overline{\Chi})=\overline{\Chi}E(X\X)=X是λ\lambdaλ的最小方差无偏估计。
正态总体
罗-克拉默不等式
有效估计
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