指当样本容量趋于无穷大时，样本的数字特征依概率收敛于相应总体的数字特征。即用容量较大的样本比容量较小的样本作出的估计值要更精确，随着样本容量的增大估计值与待估参数接近的可能性就越大，估计值的这种特性称为估计的一致性。
评估点估计的一致性是指
评估点估计的一致性是指
评估点估计的一致性是指，一致估计亦称相合估计和相容估计，是一种优良点估计。按收敛的意义不同将一致估计分为两种：弱一致估计和强一致估计。那么评估点估计的一致性是指？
评估点估计的一致性是指1什么叫估计量的一致性
指当样本容量趋于无穷大时，样本的数字特征依概率收敛于相应总体的数字特征。即用容量较大的样本比容量较小的样本作出的估计值要更精确，随着样本容量的增大估计值与待估参数接近的可能性就越大，估计值的这种特性称为估计的一致性。
点估计值好坏的3个评价标准：无偏性、有效性、一致性
参数估计一般用样本统计量作为总体参数的点估计值，而样本统计量是一个随机变量，因此就有必要给出评价点估计值好坏的标准。点估计值好坏的评价标准有以下3个。
1、无偏性
无偏性是指用来估计总体参数的样本统计量的分布是以总体参数真值为中心的，在一次具体的抽样估计中，估计值或大于或小于总体参数，但在多次重复抽样估计的过程中，所有估计值的平均数应该等于待估计的总体参数。可以证明，样本平均数x是总体均值 μ的无偏估计，样本方差[图片]是总体方差σ2的无偏估计。
2、有效性
有效性是指在同一总体参数的两个无偏估计量中，标准差越小的估计量对总体参数的估计越有效。
3、一致性
一致性是指随着样本容量的增加，点估计量的值越来越接近总体参数的真值。换句话说，一个大样本给出的估计量要比一个小样本给出的估计量更接近总体参数。
一致性：就是样本越大估计值与真值的差别越小
一致性就是相合性
评估点估计的一致性是指2一致估计亦称相合估计和相容估计，是一种优良点估计。按收敛的意义不同将一致估计分为两种：弱一致估计和强一致估计。
一致性
与一个好的点估计相联系的第三个性质为一致性。粗略地讲，如果当样本容量更大时，点估计量的值更接近于总体参数，该点估计量是一致的。换言之，大样本比小样本趋于接进一个更好的点估计。注意到对样本均值
点估计又称定值估计，是指直接用样本平均数或样本成数代替总体平均数或成数，而不考虑误差的一种估计方法。例如对100名大学生进行收视率调查，调查结果是30%每天收看电视新闻，从而推断， 在全体大学生中30%每天收看电视新闻。
一般说来，用抽样指标估计总体指标，总会存在一定差异，但如果满足下面3个要求，就可认为是合理估计或优良估计。
1、无偏性。用抽样指标估计总体指标时，个别样本指标与总体指标间会有偏差，而用很多样本指标的平均值估计总体指标，平均说来是无偏差的。
2、一致性。用抽样指标估计总体指标，当样本单位数充分大时，抽样指标将充分接近总体指标。
3、有效性。用抽样平均数和总体某一变量来估计总体平均数时，虽然两者都是无偏估计量，但样本平均数更靠近总体平均数，平均说来，它的离差较小，因此，是更优良的估计量。
国际标准的一致性程度分为几种
1、等同采用，代号为：IDT。国家标准与相应国际标准的一致性程度是“等同”时，符合条件为：国家标准与国际标准在技术内容和文本结构方面完全相同，或者国家标准与国际标准在技术内容上相同，但可以包含小的.编辑性修改。
2、修改采用，代号为：MOD。符合条件为：国家标准与国际标准之间允许存在技术性差异，只有在不影响对国家标准和国际标准的内容及结构进行比较的情况下，才允许对文本结构进行修改。
一个国家标准应尽可能仅采用一个国际标准，个别情况下，在一个国家标准中采用几个国际标准可能是适宜的，但这只有在使用列表形式对所做的修改做出标识和解释并很容易与相应国际标准做比较时，才是可行的。
3、非等效采用，代号为：NEQ。国家标准与相应国际标准在技术内容和文本结构上不同，同时它们之间的差异也没有被清楚地指明。
评估点估计的一致性是指31、一致性的定义
在分布式系统中，运行着多个相互关联的服务节点。
一致性是指分布式系统中的多个服务节点，给定一系列的操作，在约定协议的保障下，使它们对外界呈现的状态是一致的。换句话说，也就是保证集群中所有服务节点中的数据完全相同并且能够对某个提案（Proposal）达成一致。
在学习过程中，一度被分布式事务一致性和分布式数据一致性这两种说法搞混淆。实际上，两者是从两种不同的角度对一致性的描述。
在这里，事务（数据库事务的简称）是数据库管理系统中执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。
分布式事务一致性，指的是“操作序列在多个服务节点中执行的顺序是一致的”。
分布式数据一致性，指的是“数据在多份副本中存储时，各副本中的数据是一致的”。
保证了分布式事务的一致性，也就保证了数据的一致性。
2、一致性的分类
强一致性，通常用于私有链和联盟链，例如PBFT
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。
但是这种实现对性能影响较大，因为这意味着，只要上次的操作没有处理完，就不能让用户读取数据。
弱一致性
系统并不保证进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。但会尽可能保证在某个时间级别（比如秒级别）之后，可以让数据达到一致性状态。
最终一致性 通常用于公链
弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS是一个典型的最终一致性系统。
评估点估计的一致性
评估点估计的一致性
评估点估计的一致性。评估通常的意思是根据特定的目的和所掌握的资料，对某一事物的价值或状态进行定性定量的分析说明和评价的过程。那么评估点估计的一致性是什么意思？
评估点估计的一致性1什么叫估计量的一致性
指当样本容量趋于无穷大时，样本的数字特征依概率收敛于相应总体的数字特征。即用容量较大的样本比容量较小的样本作出的估计值要更精确，随着样本容量的增大估计值与待估参数接近的可能性就越大，估计值的这种特性称为估计的一致性。
一致估计亦称相合估计和相容估计，是一种优良点估计。按收敛的意义不同将一致估计分为两种：弱一致估计和强一致估计。
点估计又称定值估计，是指直接用样本平均数或样本成数代替总体平均数或成数，而不考虑误差的一种估计方法。例如对100名大学生进行收视率调查，调查结果是30%每天收看电视新闻，从而推断， 在全体大学生中30%每天收看电视新闻。
点估计的含义
说起来，“点估计”应该更接近“估计”真实含义。我们希望求得未知参数的值，而点估计的结果也是一个具体的值，在这点上估计值和未知参数的含义是相同的。只不过点估计没有提供估计的误差而已。这个问题由区间估计来解答。“点估计”中的“点”体现了跟“区间”估计的差别。
一致性的分类：
1、强一致性
强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
2、弱一致性
弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
3、最终一致性
所谓最终一致性，是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。
但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。
对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现，所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效，需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。
评估点估计的一致性2评估参数估计(估计量)好坏的三个准则
(1)无偏性准则
(2)有效性准则
(3)均方误差准则
(4)相合性准则(一致性准则)
极大似然估计只能保证一致性，不能保证无偏性。
一、无偏性
估计量是随机变量，对于不同的样本值会得到不同的估计值.我们希望估计值在未知参数真值附近摆动，而它的期望值等于未知参数的.真值.这就导致无偏性这个标准。
在很多情况下，一个参数的最大似然估计都是无偏估计，如正态分布的均值；
但是也有一些情况，最大似然估计不是无偏估计，如正态分布的方差。
无偏性是对估计量的一个常见而重要的要求.
无偏性的实际意义是指没有系统性的偏差.
无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。 估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良性的准则。 无偏估计的意义是：在多次重复下，它们的平均数接近所估计的参数真值。无偏估计常被应用于测验分数统计中。
无偏性的实际意义是指没有系统性的偏差。统计推断的误差有系统误差和随机误差两种。无论用什么样的估计值去估计，总会时而对某些样本偏高，时而对另一些样本偏低。而无偏性表示，把这些正负偏差在概率上平均起来，其值为零，即无偏估计量只有随机误差而没有系统误差。
例如， 用样本均值作为总体均值的估计时，虽无法说明一次估计所产生的偏差，但这种偏差随机地在0的周围波动，对同一统计问题大量重复使用不会产生系统偏差。
问题：
(1)无偏估计有时并不一定存在。
(2)可估参数的无偏估计往往不唯一。
(3)无偏估计不一定是好估计。
有偏估计可以修正为无偏估计。
二、有效性
有效性就是看估计量的方差值，方差代表波动，波动越小越有效。
三、一致性（相合性）
一致性就是在大样本条件下，估计值接近真实值。
评估点估计的一致性3相合估计（或一致估计）是简述评价估计量好坏的标准。
相合估计（或一致估计）是在大样本下评价估计量的标准，在样本量不是很多时，人们更加倾向于基于小样本的评价标准，此时，对无偏估计使用方差，对有偏估计使用均方误差。
一般地，在样本量一定时，评价一个点估计的好坏标准使用的指标总是点估计与参数真值 θ 的距离的函数，最常用的函数是距离的平方，由于估计量具有随机性，可以对该函数求期望。
均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
当样本容量n充分大时，估计量可以以任意的精确程度逼近被估计参数的真值。按收敛意义不同，可以区分不同的相合性，常见的有：弱相合估计、强相合估计、r阶相合估计，这三种相合性之间的关系与三种收敛性的关系是完全一致的。相合性是一个估计量所应具备的最基本的性质。
一个估计量它依赖于样本n，为表明这种依赖性。随着样本量的变化，可得到一列估计量，一个自然的希望是，当样本容量无线增加时，估计量能够依某种意义接近于被估计量的真值。
显然，这是对估计量的起码要求。相合性就是这样的一个要求。
如何理解抽样估计中的无偏性，有效性和一致性
无偏性（Unbiasedness）是指单凭某一次抽样的样本是不具有说服力的，必须要通过很多次抽样的样本来衡量。因此，我们容易能想到的就是，经过多次抽样后，将所有的点估计值平均起来，也就是取期望值，这个期望值应该和总体参数一样。这就是所谓的无偏性（Unbiasedness）。
有效性（Efficiency）是指，对同一总体参数，如果有多个无偏估计量，那么标准差小的估计量更有效。因为一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数，它还必须和总体参数的离散程度比较小。
一致性（Consistency）是指随着样本量的增大，点估计的值越来越接近被估计的总体的参数。因为随着样本量增大，样本无限接近总体，那么，点估计的值也就随之无限接近总体参数的值。
扩展资料：
抽样估计有点估计和区间估计两种方法。
点估计，又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。点估计的方法简单，一般不考虑抽样误差和可靠程度，它适用于对推断准确程度与可靠程度要求不高的情况。
区间估计就是根据样本指标、抽样误差和概率保证程度去推断总体参数的可能范围。在统计实践中，通常用一个区间及其出现的概率来估计总体参数，并以一定的概率保证总体参数包含在估计区间内，这就是参数的区间估计问题。
一致估计量和无偏估计量的区别是什么？
区别如下：
如果随着样本量的增加，估计量（由估计量产生）“收敛”到要估计的参数的真实值，则估计量是一致的。更精确一点-一致性意味着，随着样本数量的增加，估计量的样本分布越来越集中在真实参数值上。
如果估算器平均达到真实参数值，则它是无偏的。即，估计器的采样分布的平均值等于真实参数值。
两者不相等：无偏性是关于估计量抽样分布的期望值的陈述。一致性是关于随着样本数量的增加“估计器的抽样分布走向何处”的陈述。
注意：估计量的一致性意味着，随着样本量的增加，估计量越来越接近参数的真实值。无偏度是有限的样本属性，不受样本大小增加的影响。如果估计的期望值等于真实参数值，则该估计是无偏的。这对于所有样本大小都是正确的，并且是精确的，而一致性是渐近的，并且仅近似相等且不精确。
说一个估计量是无偏的，这意味着如果您抽取了许多大小的样本并每次都计算出估计值，那么所有这些估计值的平均值将接近真实参数值，并且随着次数的增加而越来越接近。样本均值是一致且无偏的。标准偏差的样本估计值有偏差但一致。
用什么计算一个估计量的一致性
一致性就是我们所说的相合性，大量事件表明，随着样本容量的增加，估计量与参数的偏差应该越来越小，这是一个良好估计量应有的性质。试想，若无论做多少次试验，都不能把估计量的精度降到指定程度，这样的估计量肯定不可取。
相合性有强弱和r阶三种程度，其中弱相合条件最弱，文灯老师可能就是说这个。
首先我做个大胆的猜测，这一题中的估计肯定是无偏的，如此才有以下推导的成立。
由弱相合的定义 设Gn(X)是G(p)的估计 若lim P(|Gn(X)-G(p)|>=e)=0 （n趋向无穷） 成立，则有
Gn(X)是G(p)的弱相合估计。
回到问题
若Gn(X)的方差=0 （当样本容量n趋近于无穷时），由切比雪夫不等式
P(|Gn(X)-G(p)|>=e) <= E(Gn(X)-G(p))^2/e^2 = Var Gn(X) / e^2 =0 （当样本容量n趋近于无穷时）
那么就说明 Gn(X)是G(p)的弱相合估计。问题2，3你也就能判断了
什么是估计的一致性，和估计的相合性
1.一致性就是无偏性，相合性是指n趋于无穷时，估计量依概率收敛到统计量。
2.你什么性质也没有证明，不过根据你的结论再结合无偏性，利用马尔科夫不等式，就可以证明依概率收敛，从而证明相合性。
统计学中有效性、无偏性与一致性关系
随着样本容量的增加，参数估计具有：渐近无偏性、渐近有效性、一致性。
1、无偏性：样本统计量的数学期望等于被估计的总体参数的值 。总体参数的实际值与其估计值相等时,估计量具有无偏性。
2、有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效。
3、一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数 。
扩展资料：
有效性是估计量与总体参数的离散程度，如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对来说是有效的，离散程度用方差来衡量。样本相同、用不同的方法估计参数,可以找到若干个不同的估计式,其中抽样分布具有最小方差的估计式（最小方差准则）,为最佳估计。
既是无偏的同时又具有最小方差的估计式，为最佳无偏估计式。当样本容量较小时,有时很难找到最佳无偏估计,需要考虑扩大样本。
参考资料：
百度百科——有效性
百度百科——无偏性
百度百科——一致性
