Асимптотически-нормальное сравнение оценок

Сравнение оценок в смысле асимптотического нормального подхода

Пусть оценки ${\hat{\theta }}_n$ и ${\tilde{\theta }}_n$ неизвестного параметра $\theta$ являются асимптотически нормальными с коэффициентами рассеивания соответственно ${\sigma }_1^2(\theta )$ и ${\sigma }_2^2(\theta )$.
Оценка ${\hat{\theta }}_n$ лучше оценки ${\tilde{\theta }}_n$, если для $\forall \theta \in \Theta$ справедливо

$${\sigma }_1^2(\theta )\le {\sigma }_2^2(\theta ),$$

и хотя бы для одного $\theta$ неравенство строгое.