抽样估计的优良标准包括**无偏性、一致性、有效性**，具体分析如下： 1. **无偏性**：指所有可能的样本指标的平均数等于总体指标的平均数。即估计量的数学期望等于被估计的总体参数真实值，避免了因随机抽样导致的长期误差积累，确保多次抽样后估计结果的平均值会趋近于真实值。 2. **一致性**：指随着样本容量的增大，估计量的值趋近于总体参数的真值。即当样本量趋近于无穷时，估计量依概率收敛于被估参数，为大数据场景提供了理论支持，确保样本量充足时估计结果具备高度可靠性。 3. **有效性**：指估计量的方差比其他估计量更小，在无偏估计量中方差越小，估计结果越集中，说明估计精度更高。有效性标准通过缩小误差范围，增强了估计结果的稳定性。 **其他选项分析**： - **有偏性**：与无偏性对立，指估计量的数学期望不等于被估计的总体参数真实值，是优良标准的对立面，故不选。 - **数量性**：并非评价估计量优劣的标准，它未涉及估计量的准确性、稳定性或信息利用程度等核心特性，故排除。
