一貫性（統計）

確率論と統計学では、一貫性にはいくつかの異なる意味があります。統計学における一貫性は、単一のデータ セット内、または類似しているが同一ではないデータ セット間の情報の品質を示します。完全に一貫性のあるデータは論理的に一貫しており、分析のために確実に組み合わせることができます。

個人的な確率評価、または非標準的な方法で導き出された想定確率を扱う場合、それはそのような評価の全体にわたって自己一貫性を持つという特性です。

このような自己一貫性を表現する一つの方法は、一貫性（哲学的ギャンブル戦略）に関連して説明されているように、さまざまな賭けの命題に対する反応という観点からである。^[1]

ベイズ決定理論における一貫性原理とは、主観的確率が確率計算の通常のルール/公理（これらのルールの妥当性が先ほど言及した自己一貫性に対応する）に従い、したがってこれらの確率から一貫した決定が得られるという仮定である。^[1]

時系列解析、特にスペクトル解析では、2つの系列間の関連の強さを記述するために使用されます。2つの系列間の依存関係は同時値に限定されず、先行関係、遅延関係、平滑化関係も含まれる場合があります。^[2]

ここでの概念はコヒーレンス^[1]と呼ばれることもあり、本質的には信号処理におけるコヒーレンスとして提示されているものです。ただし、コヒーレンスの係数の量はコヒーレンスの2乗と呼ばれることもあることに注意してください。^[2]