Interpretacja Postrzeganie estymatora Jamesa–Steina jako empirycznej metody bayesowskiej dostarcza pewnej intuicji dla tego wyniku: zakłada się, że sam wektor parametrów θ jest zmienną losową o rozkładzie a priori , gdzie A jest szacowane na podstawie samych danych. Oszacowanie A daje przewagę w porównaniu z estymatorem największej wiarygodności tylko wtedy, gdy wymiar jest wystarczająco duży; dlatego nie działa dla . Estymator Jamesa-Steina należy do klasy estymatorów bayesowskich, które dominują nad estymatorem największej wiarygodności.
Konsekwencją powyższych rozważań jest następujący, pozornie sprzeczny z intuicją, wynik: gdy mierzymy trzy lub więcej niezależnych parametrów, całkowity błąd średniokwadratowy (MSE) można zmniejszyć, stosując estymator łączony, taki jak estymator Jamesa–Steina. Natomiast gdy każdy parametr szacowany jest oddzielnie, dopuszczalnym estymatorem jest estymator najmniejszych kwadratów (ang. least squares, LS). Kuriozalnym przykładem może być jednoczesne szacowanie: prędkości światła, spożycia herbaty na Tajwanie i masy świń w Montanie. Estymator Jamesa-Steina zawsze poprawia łączny MSE, czyli sumę oczekiwanych kwadratów błędów dla każdego składnika.