В работе исследуются приближенные методы анализа регрессионных задач при наличии ошибок в предикторннх переменных. В вычислительном плане эти методы тесно связаны с методом наименьших квадратов, что существенно облегчает создание соответствущего математического обеспечения. Асимптотически предлагаемые оценки при выполнении ряда естественных требований обладают тем же набором свойств, что и оценки метода наименьших квадратов в случае классической регрессии при нелинейной параметризации.
