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}^nX_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