有偏估计（biased estimate）是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是待估参数的真值。在统计学中，估计量的偏差（或偏差函数）是此估计量的期望值与估计参数的真值之差。偏差为零的估计量或决策规则称为无偏的。否则该估计量是有偏的。在统计学中，“偏差”是一个函数的客观陈述。当其他量相等时，无偏估计量比有偏估计量更好一些，但在实践中，并不是所有其他统计量的都相等，于是也经常使用有偏估计量，一般偏差较小。当使用一个有偏估计量时，也会估计它的偏差。有偏估计量可能用于以下原因：由于如果不对总体进一步假设，无偏估计量不存在或很难计算（如标准差的无偏估计）；由于估计量是中值无偏的，却不是均值无偏的（或反之）；由于一个有偏估计量较之无偏估计量（特别是收缩估计量）可以减小一些损失函数（尤其是均方差）；或者由于在某些情况下，无偏的条件太强，而这些无偏估计量没有太大用处。此外，在非线性变换下均值无偏性不会保留，不过中值无偏性会保留；例如样本方差是总体方差的无偏估计量，但它的平方根标准差则是总体标准差的有偏估计量。