Вивчається квадратична структурна модель регресії з похибками вимірювання. Дисперсія похибок у відгуку вважається невідомою. Побудовано виправлену T(q)-вірогідну оцінку коефіцієнтів регресії. Отримано достатню умову строгої консистентності оцінки в ситуації, коли q залежить від обсягу вибірки і прямує до 1 при необмеженому зростанні обсягу вибірки.
Изучается квадратичная структурная модель регрессии с ошибками измерения. Дисперсия ошибок в отклике предполагается неизвестной. Построена исправленная T(q)-правдоподобная оценка для коэффициентов регрессии. Получено достаточное условие строгой состоятельности оценки для случая, когда параметр q зависит от объема выборки и стремится к 1 при неограниченном
возрастании объема выборки.
A quadratic structural measurement error regression model is studied. Variance of error in output is assumed to be unknown. The corrected T(q)-likelihood estimator is constructed. For the case as the sample size tends to infinity and parameter q depends on the sample size and tends to 1, a sufficient condition of strong consistency for the estimator is given.
