计量经济学中的最优线性无偏性（Best Linear Unbiased Estimator，BLUE）是一种估计量，具有以下两个主要特性：BLUE是线性的，意味着估计量之间存在线性关系，BLUE是无偏的，即这个估计量的均值或者期望值E（a）等于真实值a，BLUE还要求是方差最小的线性无偏估计，即在所有的线性无偏估计中，BLUE的方差是最小的。
在确定BLUE时，通常需要知道概率密度函数的一阶、二阶矩，这是因为不需要完全了解PDF，所以BLUE通常更容易实现，对于数据集x[0],x[1],…，x[N −1] ，如果其概率密度函数为p(x;θ)且与未知参数θ有关，那么BLUE估计可以表达为θ=n=0∑N −1 anx[n]，显然这里的θ是线性的，是x的线性组合，通过选择不同的系数an，就可以得到不同的估计，而其中的BLUE估计，应为无偏且具有最小方差的估计量。
BLUE"在计量学中指的是“最优线性无偏估计量”（Best Linear Unbiased Estimator），这是统计学上的一种方法，指的是在所有可能的线性无偏估计量中，具有最小方差的估计量，在高斯-马尔科夫定理的条件下，普通最小二乘法（OLS）可以被认为是BLUE。
下面提供一个简单的介绍示例，用于说明如何表示一个BLUE估计：
| 参数名称 | 真实值 | 估计量（BLUE） | 估计量的标准误差 |
| 参数A | θ_A | (hat{θ_A}) | (SE(hat{θ_A})) |
| 参数B | θ_B | (hat{θ_B}) | (SE(hat{θ_B})) |
| 参数C | θ_C | (hat{θ_C}) | (SE(hat{θ_C})) |
介绍说明：
参数名称：这是你要估计的参数的名称，比如一个物理量的测量值。
真实值：参数的真实或理论值，通常用希腊字母表示，如θ。
估计量（BLUE）：使用最优线性无偏估计方法得到的参数的估计值，通常带有一个“帽子”符号（^）。
估计量的标准误差：这是对估计量不确定性的度量，即估计量的方差的开平方。
请注意，这个介绍只是一个模板，具体的数据需要根据实际统计或计量分析的结果来填写。
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