Саханенко А. И., Линке Ю. Ю.
Состоятельное оценивание в задаче линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах

Рассматривается модель линейной регрессии в случае, когда независимые переменные измеряются с ошибками, а дисперсии основных наблюдений зависят от основного неизвестного параметра. В случае нормально распределенных повторяющихся регрессоров предложен и изучен новый класс двухшаговых оценок основного неизвестного параметра. Найдены условия состоятельности и асимптотической нормальности оценок первого шага и условия асимптотической нормальности оценок второго шага. Разобран вопрос о том, при каких условиях эти оценки имеют минимальную асимптотическую дисперсию.

Sakhanenko A. I., Linke Yu. Yu.
Consistent estimation in a linear regression problem with random errors in coefficients

We consider the linear regression model in the case when the independent variables are measured with errors, while the variances of the main observations depend on an unknown parameter. In the case of normally distributed replicated regressors we propose and study new classes of two-step estimates for the main unknown parameter. We find consistency and asymptotic normality conditions for first-step estimates and an asymptotic normality condition for second-step estimates. We discuss conditions under which these estimates have the minimal asymptotic variance.

Полный текст статьи / Full texts:

• PDF file
• PostScript file