又整理了一下思路，重新问一遍：
存在不可观测常量\(\theta\)。为了估计\(\theta\)，构造估计量\(\hat{\theta}=f(\lambda)\)，其中\(\lambda\)是关于可观测数据\(X\)的函数。
我想验证\(\hat{\theta}\)对\(\theta\)是否无偏。推导发现\(E(\hat{\theta} \mid X)=g(\lambda)\)，此时\(g(\lambda)\)无法再化简。
但同时又发现基于某些假设下，\(E(\lambda)=\lambda_0\)，而\(g(E(\lambda))=g(\lambda_0)=\theta\)。经蒙特卡罗模拟验证，这个假设基本上是合理的，\(\hat{\theta}\)的样本均值非常接近\(\theta\)。
所以如何将\(E(\lambda)=\lambda_0\)这个信息运用到估计量\(\hat{\theta}\)性质的推导中呢？我苦于\(E(\hat{\theta} \mid X)\)的推导过程中只出现了\(\lambda\)而没有出现\(E(\lambda)\)，所以无法实现\(E(\lambda)=\lambda_0\)的惊险一跃。
