О некоторых задачах оценивания с информационными ограничениями

Статья является второй частью работы авторов [1]. Рссматривается задача оценки параметра, в которой часть данных не может наблюдаться непосредственно. Имеющийся помощник наблюдает эти данные и может передать нам некоторую ограниченную информацию о них. Какая именно информация позволит достичь наименьшей среднеквадратичной ошибки при оценивании параметра? В частности, какая минимальная информация достаточна для получения той же среднеквадратичной ошибки, как если бы мы непосредственно наблюдали все данные? Получены оценка сверху для величины этой минимальной информации и некоторые подобные результаты.