Вы выбираете способ оценить средний доход пользователя: (A) усечённое среднее (снижает влияние выбросов) — может добавить bias, но уменьшает variance; (B) обычное среднее — меньше bias, но более шумное. Какой принцип помогает сравнить такие точечные оценки по качеству?

Небольшой bias может быть оправдан, если он сильно снижает variance и делает метрику стабильнее. MSE объединяет оба компонента и позволяет сравнивать методы без иллюзии, что существует одна 'идеальная' оценка. Практическая ловушка — оптимизировать только несмещённость, игнорируя шум, особенно на малых выборках. В продуктовой аналитике часто важна воспроизводимость решения, а не идеальная теоретическая точность.