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？
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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
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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。
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1、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。
