मान लीजिए कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल जो सभी मानक प्रतिगमन (गॉस-मार्कोव) मान्यताओं को पूरा करता है। हम में रुचि रखते हैं ।
प्रश्न 1: अच्छी तरह से परिभाषित होने के लिए के वितरण के लिए कौन सी धारणाएं आवश्यक हैं ? महत्वपूर्ण होगा --- कोई अन्य?
प्रश्न 2: यह धारणा जोड़ें कि त्रुटियां एक सामान्य वितरण का अनुसरण करती हैं। हम जानते हैं कि, यदि MLE और एक मोनोटोनिक फ़ंक्शन है, तो लिए MLE है । क्या मोनोटोनिकिटी केवल के पड़ोस में आवश्यक है ? दूसरे शब्दों में, MLE है? निरंतर मानचित्रण प्रमेय कम से कम हमें बताता है कि यह पैरामीटर सुसंगत है।
प्रश्न 3: क्या डेल्टा विधि और बूटस्ट्रैप दोनों के वितरण को खोजने के लिए उपयुक्त साधन हैं ?
प्रश्न 4: पैरामीटर लिए ये उत्तर कैसे ?
एक तरफ: हम समस्या को फिर से करने पर विचार कर सकते हैं ताकि मापदंडों का सीधे अनुमान लगाने के लिए। यह मुझे गॉस-मार्कोव मान्यताओं के रूप में काम करने के लिए प्रतीत नहीं होता है, अब यहाँ कोई मतलब नहीं है; हम उदाहरण के लिए बारे में बात नहीं कर सकते । क्या यह व्याख्या सही है?