若某个估计量的均值等于其总体参数的均值，则该估计量称为总体参数的无偏估计

要判断哪个统计量是总体均值的无偏估计，我们需要检查每个选项的期望值是否等于总体均值。

设总体均值为 \(\mu\)，样本容量为3的样本为 \(x_1, x_2, x_3\)。

我们来看每个选项：

A: \(\frac{1}{3}x_1 + \frac{1}{3}x_2 + \frac{1}{3}x_3\)

期望值 \(E\left(\frac{1}{3}x_1 + \frac{1}{3}x_2 + \frac{1}{3}x_3\right) = \frac{1}{3}E(x_1) + \frac{1}{3}E(x_2) + \frac{1}{3}E(x_3)\)

由于 \(x_1, x_2, x_3\) 都是来自同一总体的样本，且总体均值为 \(\mu\)，所以 \(E(x_1) = E(x_2) = E(x_3) = \mu\)。

因此，\(E\left(\frac{1}{3}x_1 + \frac{1}{3}x_2 + \frac{1}{3}x_3\right) = \frac{1}{3}\mu + \frac{1}{3}\mu + \frac{1}{3}\mu = \mu\)。

所以选项A是总体均值的无偏估计。

B: \(\frac{1}{4}x_1 + \frac{1}{2}x_2 + \frac{1}{4}x_3\)

期望值 \(E\left(\frac{1}{4}x_1 + \frac{1}{2}x_2 + \frac{1}{4}x_3\right) = \frac{1}{4}E(x_1) + \frac{1}{2}E(x_2) + \frac{1}{4}E(x_3)\)

同理，\(E(x_1) = E(x_2) = E(x_3) = \mu\)。

因此，\(E\left(\frac{1}{4}x_1 + \frac{1}{2}x_2 + \frac{1}{4}x_3\right) = \frac{1}{4}\mu + \frac{1}{2}\mu + \frac{1}{4}\mu = \mu\)。

所以选项B也是总体均值的无偏估计。

C: \(\frac{1}{2}x_1 + \frac{1}{2}x_2\)

期望值 \(E\left(\frac{1}{2}x_1 + \frac{1}{2}x_2\right) = \frac{1}{2}E(x_1) + \frac{1}{2}E(x_2)\)

同理，\(E(x_1) = E(x_2) = \mu\)。

因此，\(E\left(\frac{1}{2}x_1 + \frac{1}{2}x_2\right) = \frac{1}{2}\mu + \frac{1}{2}\mu = \mu\)。

所以选项C也是总体均值的无偏估计。

D: \(\frac{1}{2}x_2 + \frac{1}{2}x_3\)

期望值 \(E\left(\frac{1}{2}x_2 + \frac{1}{2}x_3\right) = \frac{1}{2}E(x_2) + \frac{1}{2}E(x_3)\)

同理，\(E(x_2) = E(x_3) = \mu\)。

因此，\(E\left(\frac{1}{2}x_2 + \frac{1}{2}x_3\right) = \frac{1}{2}\mu + \frac{1}{2}\mu = \mu\)。

所以选项D也是总体均值的无偏估计。

综上所述，选项A、B、C、D都是总体均值的无偏估计。