Ejemplos del uso de estimadores sesgados

Los estimadores sesgados son útiles en estadística porque pueden optimizar el error cuadrático medio más de lo que puede manejar un estimador imparcial . Me preguntaba si en teoría CS si hay ejemplos muy notables del uso efectivo de estimadores sesgados. Me doy cuenta de que esta lista podría ser larga, y si lo hace, puedo modificar esta pregunta a una pregunta CW de lista grande, pero por ahora solo tengo curiosidad.

En el aprendizaje automático, el error de muestra de un alumno ERM es un estimador sesgado del verdadero error de generalización. Aquí el sesgo no es por elección sino por necesidad: simplemente no conocemos una manera de construir un estimador imparcial del error de generalización, y estoy bastante seguro de que es imposible a partir de los principios generales de no almuerzo gratis.