一致最小均方误差估计（UMMSE）是一种利用统计量对参数进行估计的方法，它通过最小化估计值与真实值之间的平方差来选择最佳的估计量。

UMMSE方法的目标是找到一个估计量，使得在所有可能的样本集上，估计值与真实值之间的平方差的期望达到最小。这意味着UMMSE方法具有一致性，即当样本容量趋向于无穷大时，估计值将趋近于真实值。UMMSE方法可以用于各种参数估计问题，包括线性回归、时间序列分析、信号处理等。在实际应用中，UMMSE方法通常需要满足一些假设条件，如数据的独立性、正态分布等。UMMSE方法是一种经典的统计估计方法，它在许多领域中都有广泛的应用，可以提供可靠的参数估计结果。

参数估计有多种方法，有矩估计、极大似然法、一致最小方差无偏估计、最小风险估计、同变估计、最小二乘法、贝叶斯估计、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法。