Variables próximas inadecuadas

A pesar de que el modelo de regresión clásico supone que las variables Y y X son medidas en formaprecisa, en la práctica los datos pueden estar plagados de errores de medición. Considérese , por ejemplo la teoria muy conocida de Milton Friedman de la función de consumo. El considera el consumo permanente (Yp) como función del ingreso permanente (Xp). Pero como la información sobre estas variables no es observable directamente, en la práctica se utilizan variables próximas, tales como el consumo observado (Y) y el ingreso observado (X). Puesto que las Y y las X observadas pueden no ser iguales a Yp y Xp, existe el problema de errores de medición. El término de perturbación u puede en este caso también representar entonces los errores de medición.