反，MSE可以通过除以另一个数来最小化（取决于分布），但这会得到一个有偏估计量。这个数总会比 "n" − 1 大，所以这就叫做，因为它把无偏估计量向零“收缩”；对于正态分布，最佳值为 "n" + 1。设 "X", ..., "X" 是期望为 "μ"、方差为 "σ" 的独立同分布（i.i.d.）随机变量。如果样本均值与未修正样本方差定义为则 "S" 是 "σ" 的一个有偏估计量，因为换句话说，未修正的样本方差的期望值不等于总体方差 "σ"，除非乘以归一化因子。而样本均值是总体均值 "μ" 的无偏估