Порівняно ефективність оцінок параметрів моделей з похибками у вимірюваннях і побудовано конзистентні оцінки з застосуванням теорії великих виборок, методу Quasi - Likelihood (методу оптимальних оціночних функцій), теорії стійкості власних векторів і чисел. У явних моделях регресії з похибками вимірювання порівняно 3 оцінки. У сенсі порядку Левнера (Loewner) асимптотичних коваріаційних матриць структурну оцінку найменших квадратів виявлено як найбільш ефективну, просту структурну оцінку - як посередню, оцінку за методом виправлення оціночної функції - як найменш ефективну. У неявних поліноміальних моделях побудовано конзистентну оцінку.

  Завантажити