python sm.wls函数

`sm.wls` 是 StatsModels 库中的一个函数，用于执行加权最小二乘（Weighted Least Squares，简称 WLS）回归分析。WLS 是一种回归方法，用于处理数据中存在异方差性（heteroscedasticity）的情况，即不同观测值的方差不相等。

`sm.wls` 的语法如下：

sm.wls(formula, data, weights=None)

参数说明：
- `formula`：回归模型的公式，通常使用 R-style 的公式字符串。
- `data`：用于回归分析的数据集，可以是 pandas DataFrame 或其他支持的数据类型。
- `weights`：可选参数，用于指定观测值的权重。默认情况下，所有观测值的权重都为1。

`sm.wls` 函数返回一个 `WLSResults` 对象，其中包含了回归模型的结果和统计信息。你可以使用该对象的方法和属性来获取有关回归结果的各种信息，例如系数估计值、标准误差、假设检验等。

请注意，为了使用 `sm.wls` 函数，你需要首先安装 StatsModels 库。你可以通过以下命令在 Python 环境中安装 StatsModels：

pip install statsmodels

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