평균적인 차이
추정량의 기댓값이 θ+2라면 편향은 2다. 그러나 특정 표본의 추정값이 θ보다 2만큼 크다고 해서 추정량 전체의 편향도 2라고 판단하지는 않는다. 한 번의 차이와 분포의 평균적 차이는 다르다.
편향과 퍼짐
편향이 작아도 표본에 따른 변동이 클 수 있고 편향이 있어도 값들이 좁게 모일 수 있다. 참값과의 평균적인 차이와 추정값들이 서로 얼마나 퍼지는지는 별도의 성질이다.
제곱오차와 연결
제곱오차의 기댓값이 유한할 때 E[(T−θ)²]=Var(T)+(E[T]−θ)²다. 평균제곱오차는 추정량의 분산과 편향의 제곱을 함께 반영하므로 편향만 줄인다고 항상 전체 오차가 줄지는 않는다.
용어의 범위
통계에서 편향은 표본을 뽑는 과정이나 측정 방식의 체계적인 치우침을 가리킬 때도 있다. 여기서는 추정량의 수학적 편향을 다룬다. 어떤 의미로 사용하는지 문맥과 가정을 확인해야 한다.