ตัวประมาณค่าปกติเป็นกลุ่มของตัวประมาณค่าทางสถิติที่ตรงตามเงื่อนไขความสม่ำเสมอบางประการ ซึ่งทำให้สามารถ วิเคราะห์ เชิงอะซิมโทติก ได้ การลู่เข้าของ การกระจายตัว ของตัวประมาณค่าปกติในแง่หนึ่งเป็นแบบสม่ำเสมอในระดับท้องถิ่น ซึ่งมักถือว่าพึงปรารถนาและนำไปสู่คุณสมบัติที่สะดวกที่ว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในพารามิเตอร์จะไม่ทำให้การกระจายตัวของตัวประมาณค่าเปลี่ยนแปลงอย่างมาก^{[ 1 ]}

ตัวประมาณค่าที่อิงตามตัวอย่างขนาดจะเรียกว่าเป็นแบบปกติ ถ้าสำหรับทุกๆ: ^{[ 1 ]}${\displaystyle {\hat {\theta }}_{n}}$${\displaystyle \psi (\ทีต้า )}$${\displaystyle n}$${\displaystyle h}$

$${\displaystyle {\sqrt {n}}\left({\hat {\theta }__{n}-\psi (\theta +h/{\sqrt {n}})\right){\stackrel {\theta +h/{\sqrt {n}}}{\rightarrow }}L_{\theta }}$$

โดยที่การลู่เข้าอยู่ในการกระจายภายใต้กฎของเป็นการ กระจายเชิงอะซิมโทติก บางอย่าง (โดยปกติจะเป็นการกระจายแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์และความแปรปรวนซึ่งอาจขึ้นอยู่กับ) ${\displaystyle \theta +h/{\sqrt {n}}}$${\displaystyle L_{\theta }}$${\displaystyle \theta }$

ทั้งตัวประมาณค่าของ Hodges ^{[ 1 ]}และตัวประมาณค่าของ James-Stein ^{[ 2 ]} เป็นตัวประมาณค่าที่ไม่ปกติเมื่อพารามิเตอร์ประชากรเป็น 0 พอดี ${\displaystyle \theta }$

• ผู้ประเมิน
• มุ่งหน้าสู่ Cramér–Rao
• เครื่องมือประเมินของฮอดจ์ส
• ตัวประมาณค่าเจมส์-สไตน์