Изучается обобщенная линейная структурная модель регрессии с погрешностями измерения. Параметр рассеяния предполагается известным. Построена исправленная T(q) -правдоподобная оценка для коэффициентов регрессии. Получены достаточные условия строгой состоятельности и асимптотической нормальности оценки в случае, когда q зависит от объема выборки и стремится к 1 при неограниченном возрастании объема выборки.
We study a generalized linear structural regression model with measurement errors. The dispersion parameter is assumed to be known. The corrected T (q) -likelihood estimator for the regression coefficients is constructed. In the case where q depends on the sample size and approaches 1 as the sample size infinitely increases, we establish sufficient conditions or the strong consistency and asymptotic normality of the estimator.