Um estimador não tendencioso pode não ser consistente.

A soma das probabilidades dos erros tipo I e tipo II é igual a 1.

Para que os estimadores de mínimos quadrados sejam os melhores estimadores lineares não tendenciosos é necessário que os erros sejam normalmente distribuídos.

Se construirmos vários intervalos de confiança para a média µ com amostras de idêntico tamanho, mesma variância σ² e mesma margem de confiança, estes terão extremos aleatórios, e todos com amplitudes diferentes.