Seja !$ θ^$ !$ o estimador do parâmetro !$ θ !$:

Item 1 - Um estimador !$ θ^$_1 !$ é dito eficiente se !$ θ^$_1 !$ for não-tendencioso e !$ Var (θ^$_1) ≤ Var (θ^$_2) !$, onde !$ θ^$_2 !$ é outro qualquer estimador não-tendencioso de !$ θ !$.

Seja !$ θ^$ !$ o estimador do parâmetro !$ θ !$:

Item 0 - O erro quadrático médio é igual a variância do estimador !$ θ^$ !$ se !$ θ^$ !$ for um estimador não-tendencioso de !$ θ !$.

Seja !$ θ^$ !$o estimador do parâmetro !$ θ !$:

Item 3 - Se !$ θ^$ !$ é consistente, então é não tendencioso.

Com base na teoria da estimação, pode-se fazer a seguinte afirmação:

Item 0 - Se !$ θ !$ é um parâmetro populacional e !$ θ^$ !$ seu estimador, a afirmação de que !$ θ^$ !$ é um estimador consistente de !$ θ !$ se !$ lim P\{|θ^$ - θ| ≤ ε\} = 1 !$ para todo !$ ε > 0 !$ quando !$ n \rightarrow \infty !$, então !$ θ^$ !$ será um estimador consistente de !$ θ !$.