CFA一级考试有还多的知识点需要掌握，在CFA一级中知识点是比较碎的，考生掌握需要掌握4000多个知识点，那在备考中如何描述一个估计量（estimator）的理想性质（desirable statistical properties）？

无论是点估计还是置信区间，一些估计量都因为具有一些统计的性质而优于其它的估计量。一个估计量的理想性质包括：无偏性（unbiasedness），有效性（efficiency），以及一致性（consistency）

一个无偏的估计量是指：这个估计量的期望值等于试图估计的参数的真实值。举例来说，样本均值的期望值，等于总体均值：图片 因此样本均值是总体均值的无偏估计。

如果一个无偏的估计量的抽样分布的方差，比所有估计同一个参数的其他无偏估计量的方差要小，这个估计量就是有效的。举例来说，样本均值是总体均值的无偏的、有效的估计量。

一致性是说，随着样本量的增大，对参数的估计的精 确性不断增加。随着样本量的增大，样本均值的标准误差不断下降，而抽样分布也更加集中在总体均值附近。事实上，随着样本量趋向于无穷，样本均值的标准误差趋向于0

这就是CFA一级考试中这个知识点，考生备考CFA考试是不是掌握了所有的知识点呢？这边有CFA相关的一级免费资料，有需要可以添加老师微信。