Bilindiği gibi klasik doğrusal regresyon modelinde açıklayıcı değişkenin ölçüm hatas ı içermediği varsayılmaktadır. Açıklayıcı değişke nde ölçüm hatası olması durumunda regresyon modeline değişkenlerde hata - modeli denilmektedir. Açıklayıcı değişkende ölçüm hatası olduğu zaman, klasik doğrusal regresyon modelindeki açıklayıcı değişkenin hata terimi ile ilişkisiz olması varsayımı bozulmakta ve bunun sonucu olarak en küçük kareler yöntemi ile elde edilen parametre tahminleri yanlı ve tutarsız bulunmaktadır. Bu çalışmada, değişkenlerde - hata - modelinde parametre tahminlerini elde etmek için kullanılan yöntemler incelenmiş ve tavuk tüketimi pa rametre tahminlerine ilişkin bir uygulama yapılmıştır. Yapılan uygulamada tavuk tüketimi parametre tahminleri varyansları belirlenerek incelenen yöntemler karşılaştırılmıştır. Yöntemler karşılaştırılarak, uygulamadaki kolaylığı ve küçük varyanslı olması ne deniyle, açıklayıcı değişkenlerde hata olması durumunda parametre tahmini için, üç grup yönteminin kullanılmasının daha uygun olacağı sonucuna varılmıştır.

It's assumed that in the classical linear regression model, explanatory variable d oesn't include error of measurement. If exp1anatory variable includes error of measurement then the regression model i s called error - in - variables model. Where there is measurement error in variables, the well - known assumption of classical regression model that the disturbance term uncorrelated with the explanatory variable will not hold. As a result of this, parameter estimation with Ordinary Least Squares will give baised and inconsistent estimates. In this study, used for obtaining error - in - variables mode l to get parameter estimations are compiled and an application is carried and on this subject.