一致最小均方誤差估計（Unbiased Minimum Variance Estimator, UMVUE）是一種統計學中的概念，它指的是在給定的估計類中，尋找使得均方誤差（MSE）最小的估計量。這個估計量對於參數空間中的任何無偏估計都是最優的，因此具有最小的方差。UMVUE的一箇重要性質是，它與任何零均值的無偏估計不相關，這意味着它不依賴於任何額外的隨機變量，僅依賴於要估計的參數本身。
在一致性意義上，一致最小均方誤差估計在樣本量趨於無窮大時，能夠以概率1逼近真實的參數值。這意味着，隨着樣本量的增加，估計量的方差趨近於零，且估計量的期望等於真實參數值。因此，一致最小均方誤差估計被認爲是一種高質量的估計方法，能夠提供更準確的估計結果。
綜上所述，一致最小均方誤差估計是一種在給定估計類中尋找均方誤差最小的無偏估計方法，它具有最小的方差，並且在概率上能夠接近真實的參數值。