抽样估计的优良标准主要包括以下三个核心要素，这些标准用于评估统计量作为总体参数估计量的优劣：
一、无偏性
指样本统计量的数学期望等于被估计的总体参数，即不存在系统性偏差。例如，样本均值是总体均值的无偏估计量，意味着在多次重复抽样中，样本均值的平均值会趋近于总体均值。虽然每次抽样结果可能与总体参数有偏差，但长期来看，这些偏差会相互抵消。
二、一致性（或可靠性）
随着样本量n的增大，样本统计量逐渐趋近于总体参数，即两者之间的差异以概率1收敛。这意味着当样本量足够大时，统计量能够稳定地反映总体特征。例如，样本比例会随着样本量的增加越来越接近总体比例。
三、有效性
指在所有无偏估计量中，某一统计量的方差最小，即其取值最为集中，估计精度最高。例如，样本均值比单个样本值更接近总体均值，因此在无偏估计中具有更高的有效性。
补充说明
独立性（选项C）和 随机性（选项A）是抽样的基本要求，但不是优良标准的直接表述。独立性确保样本之间互不影响，随机性保证样本具有代表性。
其他选项（如客观性、系统性、及时性）虽然在实际应用中可能被考虑，但并非抽样估计的三大核心标准。
综上， 无偏性、一致性和有效性是评价抽样估计优良性的主要标准，其中无偏性和有效性是核心，一致性是长期稳定性保障。