Неравенство Берри-Ессеена для распределения оценки наименьших квадратов

Рассматривается нелинейная модель регрессии $x_t=g_t(\theta_0)+\varepsilon_t$, $t\geqslant1$. При выполнении ряда предположений об ее элементах $\varepsilon_t$ и $g_t(\theta_0)$ доказано, что распределение нормированной оценки наименьших квадратов параметра $\theta_0$ равномерно на вещественной оси сходится к стандартному нормальному закону не медленней, чем величина порядка $T^{-1/2}$ при $T\to\infty$, где $T$ — объем выборки, по которой построена оценка. Библ. 5 назв.