研究了具有正态基本分布的多项式结构误差-变量模型。计算了SLS估计量的渐近协方差矩阵，包括由于在得分函数中插入了样本均值和样本方差而出现的校正项。还考虑了ALS估计量，它不需要对回归量分布进行任何假设。在小误差和大误差的边界情况下，比较了这两种估计量的渐近协方差矩阵。在这两种情况下，结果表明，在正常假设下，SLS严格来说比ALS更有效。