在估计理论中,克拉梅尔-拉奥不等式(英语:Cramér-Rao inequality,以瑞典数学家和统计学家哈拉尔德·克拉梅尔和印度裔美藉统计学家 C.R. 劳冠名)是一个关于估计量的方差的下界,这个下界称为克拉梅尔-拉奥下界(Cramér-Rao lower bound,缩略为CRLB),“克拉梅尔-拉奥下界”一词也常用来指这个定理。
简单来说,这个定理指出,任何无偏估计量的方差都不小于费雪信息(Fisher information)的倒数。若一个无偏估计量的方差达到这个下界 它就是一个最小方差无偏估计(MVUE)。