4不同的估计方法得到的参数估计结果存在差异，通常用以下三个标准评价估计量的好坏：（1）无偏性无偏性是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数，即在进行多次重复抽样估计的过程中，所有估计值的平均数应该等于待估计的总体参数，这表明估计量没有系统偏差。设总体参数为θ，估计量为θ(∧)，如果E（θ(∧)）＝θ，则称θ(∧)为θ的无偏估计量。（2）有效性有效性又称最小方差性，是指估计量的方差尽可能小，这要求无偏估计量的样本观测值能够尽量集中在总体参数的附近，也就是说，在θ的所有无偏估计量中，有更小方差的估计量更有效。假设θ(∧)1和θ(∧)2是用于估计总体参数的两个无偏估计，D（θ(∧)1）和D（θ(∧)2）分别表示其抽样分布的方差，如果D（θ(∧)1）＜D（θ(∧)2），则称θ(∧)1是比θ(∧)2更有效的一个估计量。（3）一致性一致性是指样本量越大，估计量的值越接近被估计总体的参数，或者说，对于任意给定的偏差控制水平，两者间偏差高于此控制水平的可能性越来越小，接近于0。在实际工作中，在大样本情况下给出的估计比小样本更可能接近参数真值，因此样本量应当尽可能多。