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Zusammenfassung: Wir betrachten die Quasi-Likelihood-Schätzung mit geschätzten Parametern in der Varianzfunktion, wenn einige der Prädiktoren mit Fehlern gemessen werden. Wir überprüfen und erweitern vier Ansatzpunkte zur Schätzung in diesem Problem, die alle auf Näherungen an kleinen Messfehlern basieren. Eine Taxonomie der Datensätze, die wahrscheinlich in Studien zu Messfehlern verfügbar sind, wird entwickelt. Eine asymptotische Theorie, die auf dieser Taxonomie basiert, wird erhalten und umfasst Messfehler- und Berkson-Fehler-Modelle als Sonderfälle.
Carroll et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.