برآوردگر سازگار
درآمار، دنباله‌ای از برآوردگر‌ها برای پارامتر "θ" سازگار نامیده می‌شوند (یا سازگاری مجانبی) اگر این دنباله در احتمال به "θ" همگرا شود. این بدین معناست که توزیع‌های برآوردگرها بیشتر و بیشتر در نزدیکی مقدار واقعی آن پارامتری که تخمین زده می‌شود، متمرکز شوند. در نتیجه احتمال اینکه تخمین زن به‌طور اختیاری به "θ" نزدیک شود، به یک همگرا می‌شود.
در عمل ممکن است که شخصی برآوردگری را بسازد که تابعی از نمونهٔ موجود با اندازهٔ n است، سپس این‌طور تصور می‌کند که قادر است به جمع‌آوری داده ادامه دهد و نمونه را تا بینهایت توسعه دهد. از این طریق دنباله‌ای از برآوردگرها با اندیس n به دست می‌آید و مفهوم سازگاری با «میل به بینهایت» درک می‌شود. اگر این دنباله در احتمال به مقدار درست "θ" همگرا شود، برآوردگر را سازگار می‌نامند؛ در غیر این صورت برآوردگر را ناسازگار می‌نامند.
سازگاری همان‌طور که در اینجا تعریف شد، گاهی اوقات سازگاری ضعیف نیز نامیده می‌شود. وقتی همگرایی در احتمال را با همگرایی تقریباً مطمئن جایگزین می‌کنیم، در نتیجه دنبالهٔ برآوردگرها سازگار قوی نامیده می‌شوند.
به بیانی ساده، برآوردگر "T" پارامتر "θ" سازگار نامیده می‌شود اگر در احتمال به مقدار واقعی پارامتر همگرا شود:
formula_1
تعریف کامل تر به این حقیقت توجه دارد که در واقع "θ" نامشخص است، و بنابراین همگرایی در احتمال باید برای هر مقدار احتمالی این پارامتر اتفاق بیفتد. فرض کنید که } یک خانواده از توزیع‌ها (مدل پارامتری) باشد، و یک نمونهٔ نامتناهی از توزیع "p" باشد. فرض کنید که { "T"("X") } یک دنباله از برآوردگرها برای بعضی از پارامترهای ("g"("θ" باشد. معمولاً "T" بر اساس اولین n مشاهدهٔ یک نمونه می‌باشد. پس این دنباله {"T"} (به‌طور ضعیف) سازگار نامیده می‌شود اگر:
formula_2
این تعریف از ("g"("θ" به جای θ استفاده می‌کند، چون اغلب به تخمین زدن یک تابع مشخص یا یک زیر بردار از پارامتر مورد بررسی علاقه دارد. در مثال بعدی ما موقعیت و مکان پارامتر مدل را برآورد می‌کنیم، نه مقیاس آن.
فرض کنید که یک دنباله از مشاهدات به صورت { … ,"X", "X"} از یک توزیع نرمال [("N"("μ", "σ"] داریم. برای برآورد کردن "μ" بر اساس اولین "n" مشاهده، ما از میانگین نمونه استفاده می‌کنیم: "T" = ("X" + … + "X")/"n" این امر یک دنباله از برآوردگرها را مشخص می‌کند که توسط اندازهٔ نمونه "n" سنجیده شد.
از خواص توزیع نرمال ما می‌دانیم که "T" خود به صورت نرمال توزیع شده‌است، با میانگین μ و واریانس "σ"/"n". به‌صورتی معادل، formula_3 توزیع نرمال استاندارد دارد. پس:
formula_4
همان‌طور که n به بی‌نهایت میل می‌کند، برای هر مقدار ثابت . مشاهده می‌شود که دنبالهٔ "T" از میانگین‌های نمونه برای μ میانگین جامعه سازگار می‌باشد.
نظریهٔ سازگاری مجانبی بسیار نزدیک و تقریباً مترادف با نظریهٔ همگرایی در احتمال می‌باشد. به همین صورت هر تئوری، لم، یا خاصیت که همگرایی در احتمال را ایجاد می‌کند، ممکن است به منظور اثبات سازگاری استفاده شود. ابزارهای مشابه بسیاری وجود دارد:
formula_5
رایج‌ترین انتخاب برای تابع h، یا مقداری مطلق (در این حالت به عنوان نامعادلهٔ مارکوف شناخته می‌شود)، یا تابعی درجه دو است (با توجه به نامعادلهٔ چبیشف).
formula_6
formula_7
formula_8
یک برآوردگر می‌تواند بدون اریبی اما ناسازگار باشد. برای مثال، برای نمونه با توزیع مشابه و مستقل می‌توان از T(X) = X1 به عنوان برآوردگر با میانگین [E[x استفاده کرد. این برآوردگر به‌صورتی واضح بدون اریبی، و به‌صورتی آشکار ناسازگار می‌باشد.
به‌صورتی مشابه، یک برآوردگر می‌تواند با اریبی اما سازگار باشد. برای مثال اگر میانگین توسط formula_9 برآورد شده باشد، با اریبی است، اما همان‌طور که formula_10، این به مقدار صحیح می‌رسد، و بنابراین سازگار می‌باشد.