UMVUE（Uniformly Minimum Variance Unbiased Estimator，一致最小方差無偏估計量）的求解通常遵循以下步驟：
確定參數空間：首先明確需要估計的參數θ。
尋找完備充分統計量：找到一箇統計量T(X)，它是參數θ的充分完備統計量。
構造無偏估計：基於充分完備統計量T(X)，構造一箇無偏估計T0(X)（或T(S)）。
利用Lehmann-Scheffe定理：如果存在多箇無偏估計，應用Lehmann-Scheffe定理確定UMVUE。該定理指出，在存在多箇無偏估計的情況下，UMVUE可以通過對所有這些無偏估計進行線性組合來找到，其中線性組合的權重由這些估計與充分完備統計量的條件期望之間的協方差決定。
計算方差：計算所構造的無偏估計的方差，確保它是所有無偏估計中方差最小的。
驗證UMVUE的性質：確保所找到的估計量滿足UMVUE的性質，即它是無偏的且具有最小的方差。
例如，如果我們要估計參數μ，我們可以使用樣本均值x¯作爲充分完備統計量，然後構造無偏估計T0(x¯)=a1x¯+a2x¯2，其中a1和a2是常數。接下來，我們使用Lehmann-Scheffe定理來確定UMVUE，這可能涉及到對T0(x¯)進行調整，以確保它是UMVUE。
在實際應用中，UMVUE的求解可能涉及複雜的數學推導，特別是當參數空間是高維的或者涉及到複雜的分佈時。因此，通常需要利用專業的統計軟件或編程語言（如R、Python等）來進行計算和驗證。