Учёт несмещённости оценок важен при анализе данных, потому что это означает, что при их использовании не получается систематической ошибки. 1 Только при наличии этого свойства оценки могут иметь практическую значимость. 1

Несмещённость оценки означает, что она в среднем будет равна истинному значению параметра. 2 Интуитивно это можно представить так: если сгенерировать большое количество выборок и для каждой посчитать оценку, то в среднем получится более или менее истинное значение параметра. 2

Таким образом, при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться, и найденный параметр можно рассматривать как среднее значение из возможно большого количества несмещённых оценок. 1

Также несмещённая оценка называется эффективной среди рассматриваемых оценок, если она имеет минимальную дисперсию. 3