什麼是最大似然估計的非偏估計偏差

在統計學中，最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一種估計參數的方法，它找到能夠最大化樣本數據出現機率的參數值。非偏估計是指估計量不偏向於任何一個數值，即它的期望值等於真值。

最大似然估計的非偏估計偏差是指在使用最大似然估計方法時，得到的估計量與真值之間的偏差。這種偏差可能會由於樣本量不足、模型假設不正確或者數據不符合模型假設等原因產生。

在理想的條件下，如果樣本量足夠大，並且模型假設與數據相符，那麼最大似然估計得到的參數估計量應該是無偏的，即它的期望值等於真值。但是，在實際應用中，這並不總是成立的，因此需要使用其他方法（如Bootstrap方法、Jackknife方法等）來評估估計量的偏差和變異性。