; para todo ∈ > 0.

 em que X₁ ,X₂ ..., X_n são observações amostrais, não dependentes de θ.

 em que σ²(.)é a variância do estimador.

 em que L(.) é a função de verossimilhança associada ao modelo e X₁ , X₂ ,..., X_n são as

princípio da invariância.

lei fraca dos grandes números.

desigualdade de Chebyshev.

lei forte dos grandes números.

teorema limite central.

Para eventos A e B é válida a seguinte relação:

Se X₁, X₂, ..., X_n é uma sequência de eventos quaisquer, então

Se X₁, X₂, ..., X_n é uma sequência de eventos e é o evento complementar de X_i então

Se A^c for o evento complementar do evento A, então P(A^c ) = 1 - P(A).

Se o evento B e o seu complemento B^c forem eventos condicionantes do evento A, então P(A|B^c ) ≠ 1 - P(A|B).