# step4: 用1/h作为权重 weight=1/hat_h results3=sm.WLS(y,X,weights=weight).fit() results3.summary()

在step4中，我们将step3中得到的预测值hat_h作为权重，进行加权最小二乘回归。具体过程如下：

- 将1/hat_h作为权重，使用WLS函数进行加权最小二乘回归。这里的y即为因变量，X为自变量，weights为权重。
- 得到回归结果results3，使用summary函数输出回归结果的汇总信息。

这种加权最小二乘回归方法可以有效地处理异方差性问题，提高模型的准确性。