不偏
意味・解説
推計統計学の重要な概念。一部のデータ（標本）から全体（母集団）を推測する際、何度も繰り返して計算した結果の平均が真の値に等しくなる推定量を「不偏推定量」と呼ぶ。代表例は、母分散を推定する際に $n$ ではなく $n-1$ で割る「不偏分散」。
くわしく
「一部のデータから全体を占う時に、『上振れ』も『下振れ』もせず、平均的にはピタリと正解を言い当てている公正な状態」のことです。
1.不偏分散:
普通の分散（$n$ で割る）は、標本が少ないと真の値より小さめに出てしまう「偏り」があります。これを直すために $n-1$ で割ることで、「不偏（偏りなし）」な数値に調整します。
2.AI（人工知能）における不偏性:
AIの学習データに偏りがあると、特定の属性に対して不当な判断を下す「偏見（偏り）」が生じます。これを防ぎ、公平な判断を行うことが現代のAI開発の大きな課題です。
例文
母集団のばらつきをより正確に推測するため、計算式に不偏分散を採用した。
同義語: 偏りがない, アンバイアス
対義語: 偏り, バイアス
分類: 推計統計学