Оценка 
параметра 
называется несмещенной, если ее математическое ожидание равно истинному значению оцениваемого параметра:
.
Более слабым условием является асимптотическая несмещенность, которая означает, что математическое ожидание оценки сходится к истинному значению параметра с ростом объема выборки:
.
Несмещенность является рекомендуемым свойством оценок. Однако не следует слишком переоценивать его значимость. Чаще всего несмещенные оценки параметров существуют и тогда стараются рассматривать только их. Однако могут быть такие статистические задачи, в которых несмещенных оценок не существует. Наиболее известным примером является следующий: рассмотримраспределение Пуассона с параметром 
и поставим задачу оценки параметра 
. Можно доказать, что для этой задачи не существует несмещенной оценки.
