点估计的关键在于找到上面所提到的“按照某种原则构成的适当的函数”，从而去对未知参数进行估计。这样，“适当的雨数”并不是唯一的，因此就构成了不同的点估计法，常用的方法有矩法、最大似然法、子样中位数法、截尾法等。对于同一个参数，用不同的方法来估计可能得到不同的估计量，而未知量的最优估计量( 也称为最佳估计量)是估计量必须同时满足无偏性、一致性和有效性的要求。下面讨论这些性质的含意 。
估计量由随机抽取的子样决定，每一组子样得到的估计量会由于随机抽样的影响而有,所不同，所以，估计量是随机变量，我们希望估计量是在真值附近徘徊，随着子样容量n的增大，徘徊的幅度越来越小，亦即希望估计量的数学期望等于真值。所以，设未知参数的真值(理论值)为\hat{ heta }，其估计量为
一致性是要求参数估计量
其中，n为子样容量。此外，若
设
此外，在所有对同一参数的无偏估计量中。各估计量的方差有一个下限
数理统计理论已经证明：具有无偏性、最优性的估计量必是一致性估计量，因此，在测量平差中，对参数估值的评选标准为最优和无偏，称为最优无偏估值 。2100433B
