Seja !$ K_b !$ uma classe de estimadores !$ θ !$* de parâmetro !$ θ !$ com viés b(!$ θ !$) (considerando caso unidimensional). Pelo teorema de Rao- Blackwell pode-se construir um estimador “melhor” !$ θ\overset{*}{s} !$ com base em uma estatística suficiente !$ S=S(x) !$. Seja !$ X=(X_1,...,X_n) !$ uma amostra aleatória da distribuição de Poisson com parâmetro !$ λ !$ e a estatística !$ S= !$ !$ \sum_{i=1}^N !$ !$ X_i !$ . Considere !$ θ !$* = !$ X_1 !$ como estimador de !$ λ !$ e o estimador “melhorado” !$ θ\overset{*}{s} !$ = !$ E_θ(θ*|S) !$. Nesse caso, isso significa que