Sejam Y₁, Y₂, ....,Y_n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, com média !$ μ !$ e variância !$ σ^2 !$. Definindo os seguintes estimadores para !$ μ : (1) \bar {Y} = { \large 1 \over n} \textstyle \sum_{i=1}^n Y_i !$ e !$ (2) Y^* = { \large 1 \over k} \textstyle \sum_{i=1}^k Y_i !$ , em que 1 < k < n, podemos afirmar que:

Item 2 - O Erro Quadrado Médio é maior para o estimador !$ Y^∗ !$ em comparação com o estimador !$ \bar Y !$.