【加权回归】
拼译：weighted regression
回归分析的一种。普通最小二乘回归的一种推广，也是广义最小二乘回归的一种特例。对于线性回归模型Yi=β0+β1Xi1+…+βpXip+εi(i=1，2，…，n)，写成矩阵形式为Y=Xβ+ε。若ε1，…，εn独立，但不是同分布，设Cov(ε)=σ2V，则V是对角矩阵，用广义最小二乘估计回归参数。对于一个自变量情形，设回归直线过原点，即要拟合的模型是Yi=βXi+εi(i=1，2，…，n)其中Cov(εi，εi)=0(i≠j)，Var(εi)=σ2
(i=1，…，n)，则β的广义最小二乘估计为
=
，上式中的分子和分母都是以(w1，…，wn)为加权系数的加权和，加权回归由此而得名。
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