Um estimador é dito ser eficiente quando é um Estimador Não-Enviesado e quando sua variância for menor do que qualquer outro estimador não enviesado.
É neste contexto que ele é chamado de minimum-variance unbiased estimator: dentro do universo de estimadores não-enviesados (de alguma dada quantidade), um deles é dito ser eficiente quando sua variância é mínima (neste universo de estimadores).
Caso o estimador seja eficiente no sentido acima, e também seja função linear das observações, então ele é o Melhor Estimador Linear Não-Enviesado (ou BLUE: Best Linear Unbiased Estimator).
Definição absoluta de estimador eficiente – Teorema de Cramér-Rao
Note-se que a definição de eficiência é relativa: o estimador possui variância menor dentre os estimadores não-enviesados.
Porém, caso a função de distribuição das amostras seja conhecida (e bem-comportada o suficiente), pode-se obter um lower bound absoluto através do Limite Inferior de Cramér-Rao: estimadores não-enviesados que alcancem variância igual a este limite inferior são estimadores (não-enviesados) eficientes.