Розглянуто логістичну регресію з одним регресором, на який накладається нормально розподілена гомоскедастична похибка спостережень - модель Берксона. Дисперсія цих похибок вважається відомою. Знайдені достатні умови того, що у структурній моделі граничне рівняння для оцінки максимальної вірогідності має рівно один розв'язок, та достатні умови сильної консистентності оцінки.
We consider Berkson model of logistic regression with one regressor and normally distributed errors in the regressor. The variance of the errors is assumed known. Sufficient conditions for uniqueness of the solution to limit estimating equation, and sufficient conditions for strong consistency of maximum likelihood estimator are found.
