一致性差是什么意思(一致性差异是什么意思)

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。

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。

一致性差异是什么意思

一致性检验是指对由不同样本计算的各平均值或方差进行检验。

一致性检验，确定在一定显著性水平下各平均值或各方差之间是否有显著性差异，若无显著性差异，则各'f`均值或各方差是一致的，此称为一致性检验。

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。同时，一致性也是指事务的基本特征或特性相同，其他特性或特征相类似。

一致性又可以分为强一致性与弱一致性。

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，你在节点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。