加权最小二乘法r语言

在 R 语言中，可以使用 `lm()` 函数来进行普通最小二乘法的线性回归分析。而加权最小二乘法则需要使用 `lqs()` 函数，该函数来自于 MASS 包。

下面是一个加权最小二乘法的示例代码：

library(MASS)
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(4.2, 6.3, 7.9, 10.1, 12.5))
weights <- c(2, 1, 1, 1, 2)
model <- lqs(y ~ x, data = data, weights = weights)
summary(model)

其中，`data` 是输入的数据框，`x` 和 `y` 是自变量和因变量。`weights` 是每个观测值的权重，这里使用一个向量表示。`lqs()` 函数的第一个参数是公式，第二个参数是数据框，第三个参数是权重向量。

最后使用 `summary()` 函数来查看模型的摘要信息，包括每个变量的系数、标准误差、t 值、P 值等等。