Аннотация:
Рассматривается задача оценивания параметров регрессионной модели. Предполагается, что подвекторы вектора ошибок имеют многомерное эллиптическое распределение, а их ковариационные матрицы (с точностью до скалярного сомножителя) представлены в виде кронекерова произведения нескольких положительно определенных матриц. Для оценивания параметров уравнения регрессии, ковариационной матрицы и параметров формы распределения используется метод максимального правдоподобия. Показано, что при некоторых ограничениях на параметризацию ковариационной матрицы могут быть априорно найдены значения параметров формы и весовой функции, используемой при вычислении оценок параметров регрессии итеративным методом наименьших квадратов, а при определенных условиях оценки параметров уравнения регрессии и ковариационной матрицы, вычисленные методом покомпонентного оценивания, совпадают (с точностью до скалярного сомножителя в ковариационной матрице) с оценками, получаемыми для нормально распределенных ошибок.