拟合“简单”测量误差模型的方法
我正在寻找可用于估计“ OLS”测量误差模型的方法。 X 我 = X 我 + ë X ，我 ÿ 我 = α + β X 我ÿ一世= Y一世+ eÿ，我yi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} X一世= X一世+ eX ，我xi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} ÿ一世= α + βX一世Yi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} 其中的误差是独立的正常与未知方差和σ 2 X。在这种情况下，“标准” OLS无效。σ2ÿσy2\sigma_{y}^{2}σ2Xσx2\sigma_{x}^{2} 维基百科有一定的吸引力的解决方案-这两个给力您认为无论是“变化率” 或“可靠性比”λ=σ 2 Xδ= σ2ÿσ2Xδ=σy2σx2\delta=\frac{\sigma_{y}^{2}}{\sigma_{x}^{2}}是已知的，其中σ 2 X是真回归的方差X我。我对此不满意，因为不知道方差的人怎么知道其比率？λ = σ2Xσ2X+ σ2Xλ=σX2σx2+σX2\lambda=\frac{\sigma_{X}^{2}}{\sigma_{x}^{2}+\sigma_{X}^{2}}σ2XσX2\sigma_{X}^2X一世XiX_i 无论如何，除了这两个以外，还有其他解决方案不需要我“了解”参数的任何信息吗？ 仅截距和斜率的解决方案就可以了。