Alboragabetasuna eta alborapena: estimatzaile alboragabeak eta alboratuak

Estimatzaile bat alboragabea (unbiased, ingelesez; insesgado, gaztelaniaz) dela esaten  bere batez besteko balioa estimatu nahi den parametroaren benetako balioarekin bat datorrenean. Formalki, \theta estimatu nahi den parametroa eta \hat{\theta} horretarako proposaturiko estimatzailea izanik, hau betetzen denean da estimatzailea alboragabea:

    \[E[\hat{\theta}]=\theta\]

Alboragabetasuna (unbiasedness, ingelesez; insesgadez, gaztelaniaz) estimatzaileen propietate komenigarria da, batezbestez parametroaren balioa asmatu egiten dela esan nahi du, kasu konkretuetan, lagin jakinetarako, balio hartatik desbideratu arren.

Arestiko baldintza betetzen ez denean, hots E[\hat{\theta}] \neq \theta kasuetan, estimatzailea alboratua dela esaten da (biased, ingelesez; sesgado, gaztelaniaz). Estimatzailea alboratua denean, bere batezbestekoa estimatu beharreko parametroaren baliotik alde batera edo bestera lerratzen da, eta beraz estimatzailea aplikatzean errore sistematiko bat egiten dela esan daiteke. E[\hat{\theta}]-\theta diferentziari alborapena deritzo (bias, ingelesez; sesgo, gaztelaniaz).