In the Case of a Simple Regression, Where the Independent

Multiple Choice

In the case of a simple regression, where the independent variable is measured with i.i.d. error,

A) $\hat { \beta } _ { 1 } \stackrel { p } { \longrightarrow } \frac { \sigma _ { X } ^ { 2 } } { \sigma _ { X } ^ { 2 } + \sigma _ { w } ^ { 2 } } \beta _ { 1 }$
B) $\hat { \beta } _ { 1 } \stackrel { p } { \longrightarrow } \frac { \sigma _ { X } ^ { 2 } } { \sigma _ { X } ^ { 2 } + \sigma _ { w 1 } ^ { 2 } }$
C) $\hat { \beta } _ { 1 } \stackrel { p } { \longrightarrow } \frac { \sigma _ { w } ^ { 2 } } { \sigma _ { X } ^ { 2 } + \sigma _ { w } ^ { 2 } } \beta _ { 1 }$
D) $\hat { \beta } _ { 1 }\stackrel { p } { \longrightarrow } \beta _ { 1 } + \frac { \sigma _ { X } ^ { 2 } } { \sigma _ { X } ^ { 2 } + \sigma _ { w } ^ { 2 } }$