Состоятельность оценки максимального правдоподобия параметров множественной регрессии по классифицированным наблюдениям

В статье рассмотрена модель множественной регрессии, в которой зависимые переменные наблюдаются не полностью: вместо их точных значений известны только номера классов (интервалов), в которые они попали. Построены оценки максимального правдоподобия для параметров модели. Найдены условия состоятельности по вероятности и условия сильной состоятельности оценок максимального правдоподобия. Приводятся результаты компьютерного моделирования, иллюстрирующие теоретические выводы