評估點估計的一致性是指，一致估計亦稱相合估計和相容估計，是一種優良點估計。按收斂的意義不同將一致估計分爲兩種：弱一致估計和強一致估計。那麼評估點估計的一致性是指？
評估點估計的一致性是指1
什麼叫估計量的一致性
指當樣本容量趨於無窮大時，樣本的數字特徵依概率收斂於相應總體的數字特徵。即用容量較大的樣本比容量較小的樣本作出的估計值要更精確，隨着樣本容量的增大估計值與待估參數接近的可能性就越大，估計值的這種特性稱爲估計的一致性。
點估計值好壞的3個評價標準：無偏性、有效性、一致性
參數估計一般用樣本統計量作爲總體參數的點估計值，而樣本統計量是一個隨機變量，因此就有必要給出評價點估計值好壞的標準。點估計值好壞的評價標準有以下3個。
1、無偏性
無偏性是指用來估計總體參數的樣本統計量的分佈是以總體參數真值爲中心的，在一次具體的抽樣估計中，估計值或大於或小於總體參數，但在多次重複抽樣估計的過程中，所有估計值的平均數應該等於待估計的總體參數。可以證明，樣本平均數x是總體均值 μ的無偏估計，樣本方差[圖片]是總體方差σ2的無偏估計。
2、有效性
有效性是指在同一總體參數的兩個無偏估計量中，標準差越小的估計量對總體參數的估計越有效。
3、一致性
一致性是指隨着樣本容量的增加，點估計量的值越來越接近總體參數的真值。換句話說，一個大樣本給出的估計量要比一個小樣本給出的估計量更接近總體參數。
一致性：就是樣本越大估計值與真值的差別越小
一致性就是相合性
評估點估計的一致性是指2
一致估計亦稱相合估計和相容估計，是一種優良點估計。按收斂的意義不同將一致估計分爲兩種：弱一致估計和強一致估計。
一致性
與一個好的點估計相聯繫的第三個性質爲一致性。粗略地講，如果當樣本容量更大時，點估計量的值更接近於總體參數，該點估計量是一致的。換言之，大樣本比小樣本趨於接進一個更好的點估計。注意到對樣本均值
點估計又稱定值估計，是指直接用樣本平均數或樣本成數代替總體平均數或成數，而不考慮誤差的一種估計方法。例如對100名大學生進行收視率調查，調查結果是30%每天收看電視新聞，從而推斷， 在全體大學生中30%每天收看電視新聞。
一般說來，用抽樣指標估計總體指標，總會存在一定差異，但如果滿足下面3個要求，就可認爲是合理估計或優良估計。
1、無偏性。用抽樣指標估計總體指標時，個別樣本指標與總體指標間會有偏差，而用很多樣本指標的平均值估計總體指標，平均說來是無偏差的。
2、一致性。用抽樣指標估計總體指標，當樣本單位數充分大時，抽樣指標將充分接近總體指標。
3、有效性。用抽樣平均數和總體某一變量來估計總體平均數時，雖然兩者都是無偏估計量，但樣本平均數更靠近總體平均數，平均說來，它的離差較小，因此，是更優良的估計量。
國際標準的一致性程度分爲幾種
1、等同採用，代號爲：IDT。國家標準與相應國際標準的一致性程度是“等同”時，符合條件爲：國家標準與國際標準在技術內容和文本結構方面完全相同，或者國家標準與國際標準在技術內容上相同，但可以包含小的.編輯性修改。
2、修改採用，代號爲：MOD。符合條件爲：國家標準與國際標準之間允許存在技術性差異，只有在不影響對國家標準和國際標準的內容及結構進行比較的情況下，才允許對文本結構進行修改。
一個國家標準應儘可能僅採用一個國際標準，個別情況下，在一個國家標準中採用幾個國際標準可能是適宜的，但這隻有在使用列表形式對所做的修改做出標識和解釋並很容易與相應國際標準做比較時，纔是可行的。
3、非等效採用，代號爲：NEQ。國家標準與相應國際標準在技術內容和文本結構上不同，同時它們之間的差異也沒有被清楚地指明。
評估點估計的一致性是指3
1、一致性的定義
在分佈式系統中，運行着多個相互關聯的服務節點。
一致性是指分佈式系統中的多個服務節點，給定一系列的操作，在約定協議的保障下，使它們對外界呈現的狀態是一致的。換句話說，也就是保證集羣中所有服務節點中的數據完全相同並且能夠對某個提案（Proposal）達成一致。
在學習過程中，一度被分佈式事務一致性和分佈式數據一致性這兩種說法搞混淆。實際上，兩者是從兩種不同的角度對一致性的描述。
在這裏，事務（數據庫事務的簡稱）是數據庫管理系統中執行過程中的一個邏輯單位，由一個有限的數據庫操作序列構成。
分佈式事務一致性，指的是“操作序列在多個服務節點中執行的順序是一致的”。
分佈式數據一致性，指的是“數據在多份副本中存儲時，各副本中的數據是一致的”。
保證了分佈式事務的一致性，也就保證了數據的一致性。
2、一致性的分類
強一致性，通常用於私有鏈和聯盟鏈，例如PBFT
當更新操作完成之後，任何多個後續進程或者線程的訪問都會返回最新的更新過的值。這種是對用戶最友好的，就是用戶上一次寫什麼，下一次就保證能讀到什麼。
但是這種實現對性能影響較大，因爲這意味着，只要上次的操作沒有處理完，就不能讓用戶讀取數據。
弱一致性
系統並不保證進程或者線程的訪問都會返回最新的更新過的值。系統在數據寫入成功之後，不承諾立即可以讀到最新寫入的值，也不會具體的承諾多久之後可以讀到。但會盡可能保證在某個時間級別（比如秒級別）之後，可以讓數據達到一致性狀態。
最終一致性 通常用於公鏈
弱一致性的特定形式。系統保證在沒有後續更新的前提下，系統最終返回上一次更新操作的值。在沒有故障發生的前提下，不一致窗口的時間主要受通信延遲，系統負載和複製副本的個數影響。DNS是一個典型的最終一致性系統。
