为什么线性回归模型中方差的MLE是有偏估计量？

Question

所有人！

我了解总体上，方差的最大似然估计器是有偏差的（从样本本身计算出的平均值将自由度降低了1 e.t.c）：

MLE <- sum((x - mean(x))^2) / n

但是在单线性回归中，假设误差是独立的并且均等分布为N（0，sigma ^ 2），则sigma ^ 2的MLE变为

s^2 <- sum(error^2) / n

它仍然是一个有偏差的估计量吗？ （根据教科书，是的；但是我不明白为什么）请问有人能这么对我解释一下吗？我感到困惑。