不完全正确。相合估计量并不一定是最小方差无偏估计量。
相合估计量是指当样本容量n趋于无穷大时，估计量的期望值趋于被估计的参数的真实值。而最小方差无偏估计量则是在所有无偏估计量中，方差最小的那个。相合估计量和最小方差无偏估计量是两个不同的概念，前者关注的是随着样本容量的增加，估计量的收敛性，后者关注的是在所有无偏估计量中，哪个估计量的精度最高。
举例来说，对于参数θ，我们可能可以找到多个相合估计量，但是这些估计量中，可能只有一个是最小方差无偏估计量。也就是说，相合估计量并不一定是最小方差无偏估计量。
1.相合估计量的定义：如果一个估计量当样本容量n趋于无穷大时，其期望值趋于被估计的参数的真实值，那么这个估计量就被称为相合估计量。
2.最小方差无偏估计量的定义：在所有无偏估计量中，方差最小的那个估计量被称为最小方差无偏估计量。
3.一个经典的例子是，对于参数θ，矩估计量和极大似然估计量都是相合估计量，但并不一定是最小方差无偏估计量。
因此，我们不能简单地说相合估计量一定是最小方差无偏估计量。在实际应用中，我们需要根据具体问题，综合考虑估计量的收敛性、无偏性和方差等因素，来选择合适的估计量。
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