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最小二乘法原理是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配以下是关于最小二乘法原理的详细解释核心思想最小二乘法旨在通过调整模型参数，使得模型预测值与实际观测值之间的误差的平方和达到最小应用目的利用最小二乘法可以简便地求得未知数据，这些求得的数据与。

1、加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术线性回归的假设条件之一为方差齐性，若不满足方差齐性即因变量的变异程度会随着自身的预测值或者其它自变量的变化而变化这个假设条件时，就需要用加权最小二乘法；加权最小二乘法适用于考虑样品精确度的场景，例如，当计算中使用相对浓度RCs时，公式中权重Wi与SRC相关无Y轴截距的线性公式为参数估计值A由以下公式求得而对于有Y轴截距的情况，权重同样影响参数A和B的估计相比之下，普通最小二乘法假设所有数据点的精度相同，不考虑权重，其无Y轴截距的；异方差加权最小二乘法的权数是1x2的原因在样本容量足够的情况下，尝试用White检验找出英气异方差的解释变量，用Glejser检验找出残差e随该解释变量变化而变化的函数形式，以该函数开方的倒数进行加权最小二乘法估计加权变换可以消除异方差性，使随机误差项变成同方差的这样才会满足线性回归模型的经典；加权最小二乘WLS最一般的用法是克服异方差比方说，现在有一个多元回归y = bX + e矩阵表示，X#39代表矩阵X转置原来的一般最小二乘OLS公式是 b = X#39X^1 * X#39y 而在异方差情况下，由于不满足OLS的五大假定，因此OLS的结果不再有效not efficient，不是not valid。