در مدلهای پارامتر مبنا، مشکل اساسی ترقیب درستنمایی این مدل و در واقع برآورد پارامترهای مدل است. یک روش برخورد با این مشکل استفاده از درستنمایی های ساده تر مانند درستنمایی مرکب است. در این مقاله پس از معرفی مدلهای پارامتر مبنا و درستنمایی مرکب، به معرفی یک ملاک انتخاب مدل مبتنی بر درستنمایی مرکب پرداخته ایم. در ادامه با استفاده از شبیه سازی، توانایی درستنمایی مرکب را در استنباط و انتخاب مدل صحیح در مدلهای پارامتر مبنا نشان داده ایم

  در این مقاله، با فرض اینکه در مدل رگرسیونی خطی چندگانه، بردار خطای تصادفی دارای توزیع t چند متغیره است، برآوردگرهای کمترین توانهای دوم تعمیم یافته، کمترین توانهای دوم تعمیم یافته مقید و تورنجش را برای بردار پارامتر مجهول مدل رگرسیونی بدست می آوریم. سپس با استفاده از تابع زیانهای مربعی و مربعی موزون، مخاطره برآوردگرهای بدست آمده را با یکدیگر مقایسه می کنیم و نشان می دهیم در شرایطی خاص کدامیک از برآوردگرها بر دیگری برتری دارند.