多元线性回归模型存在异方差，怎么编写python代码修正该模型

多元线性回归模型存在异方差时，可以使用加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）来修正模型。WLS通过赋予每个数据点一个权重，来缓解异方差对模型的影响。一般来说，权重应该与方差成反比，即方差越大的数据点，权重越小，反之亦然。

以下是使用Python编写WLS修正多元线性回归模型的示例代码：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 生成随机数据
np.random.seed(42)
x1 = np.random.normal(0, 1, 100)
x2 = np.random.normal(0, 1, 100)
y = 2 * x1 + 3 * x2 + np.random.normal(0, 1, 100)

# 构建模型
X = sm.add_constant(np.column_stack((x1, x2)))
model = sm.OLS(y, X)

# 计算每个数据点的权重
resid = model.fit().resid
weights = np.sqrt(np.abs(resid))

# 用WLS修正模型
wls_model = sm.WLS(y, X, weights=1/(weights**2))
wls_results = wls_model.fit()

print(wls_results.summary())

在这个示例中，我们首先生成了一个随机的多元线性回归数据集。然后使用statsmodels库中的OLS函数构建普通的线性回归模型，并计算出每个数据点的权重。最后，使用WLS函数，传入权重矩阵，来修正模型。最终我们可以通过summary()方法来查看修正后的模型结果。