插补估计量是总体参数的无偏估计的插补方法是()。A. 随机热卡插补B. 单一均值插补C. 分层均值插补D. 冷卡替代

步骤 1：理解插补方法
插补方法是用于填补数据集中缺失值的技术。不同的插补方法有不同的特点和适用场景。在统计学中，无偏估计是指估计量的期望值等于被估计的参数值。

步骤 2：分析选项
- 随机热卡插补：这种方法通过随机选择一个值来填补缺失值，通常用于模拟数据的随机性，但不保证无偏性。
- 单一均值插补：这种方法使用数据集的均值来填补缺失值。如果数据集的均值是无偏的，那么这种方法可以提供无偏估计。
- 分层均值插补：这种方法根据数据集的分层结构，使用各层的均值来填补缺失值。如果各层的均值是无偏的，那么这种方法可以提供无偏估计。
- 冷卡替代：这种方法使用一个固定的值（如0）来填补缺失值，通常不提供无偏估计。

步骤 3：选择正确答案
根据上述分析，单一均值插补和分层均值插补都可以提供无偏估计，但题目要求选择一个选项，因此选择单一均值插补作为答案。