নিরপেক্ষ অনুমান সূচনা পরিসংখ্যান কোর্সে আদর্শ কারণ সেগুলি হ'ল: ১) ক্লাসিক, ২) গাণিতিক বিশ্লেষণ করা সহজ। ক্র্যামার-রাও নিম্ন সীমাটি 2 এর অন্যতম প্রধান সরঞ্জাম is নিরপেক্ষ অনুমান থেকে দূরে সম্ভাব্য উন্নতি হতে পারে। পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানগুলি কীভাবে পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানের চেয়ে ভাল হতে পারে তা বোঝার জন্য পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে পক্ষপাতিত্ব-বৈচিত্র্য বাণিজ্য বন্ধ an
দুর্ভাগ্যক্রমে, পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানকারী বিশ্লেষণ করা সাধারণত শক্ত। প্রতিরোধের ক্ষেত্রে, গত 40 বছরে বেশিরভাগ গবেষণা পক্ষপাতদুষ্ট অনুমান সম্পর্কে হয়েছিল। এটি শুরু হয়েছিল রিজ রিগ্রেশন (হোয়ারেল এবং কেনার্ড, 1970) এর মাধ্যমে। দেখুন ফ্রাঙ্ক ও ফ্রিডম্যান (1996) এবং চোরকাঁটা আবার ভেজে (2005) কিছু পর্যালোচনা এবং অর্ন্তদৃষ্টি জন্য।
পক্ষপাত-বৈকল্পিক ট্রেড অফ উচ্চ মাত্রায় আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, যেখানে ভেরিয়েবলের সংখ্যা বড়। চার্লস স্টেইন সবাইকে অবাক করে দিয়েছিলেন যখন তিনি প্রমাণ করেছিলেন যে নর্মাল মানে সমস্যাটিতে নমুনা আর গ্রহণযোগ্য নয় যদি (স্টেইন, ১৯৫6 দেখুন)। জেমস-স্টেইন অনুমানকারী (জেমস এবং স্টেইন 1961) একটি অনুমানকারকের প্রথম উদাহরণ যা নমুনার গড়টির উপর নির্ভর করে। তবে এটি অগ্রহণযোগ্যও।পি ≥ 3
পক্ষপাত-বৈকল্পিক সমস্যার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ নির্ধারণ করে যে কীভাবে পক্ষপাতদুস্তকে ব্যবসা করা উচিত। কোনও একক "সেরা" অনুমানকারী নেই । বিগত দশকে স্পারসিটি গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ ছিল। হেস্টারবার্গ এবং অন্যান্য দেখুন । (২০০৮) আংশিক পর্যালোচনার জন্য।
Estimators উপরে উল্লিখিত সর্বাধিক অ রৈখিক হয় । একবার রিজ প্যারামিটার নির্ধারণ করতে ডেটা ব্যবহার করা গেলেও রিজ রিগ্রেশন অ-লিনিয়ার হয়।ওয়াই