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当误差服从Laplace分布时，LA估计量是最或然估计量，因而是渐近有效和一致估计量且渐近正态，此时LA估计优于LS估计。若误差严格服从正态分布，LS估计是最优的。文章深入研究了用ε污染正态分布来作为许多“近似正态”的实际分布模型：Φ（Δ）=（1-ε）Φ_0（Δ）+εΦ_1（Δ），并讨论了在此模型下LA估计优于LS估计的条件。