加权最小二乘法估计方程

加权最小二乘法估计方程是一种用于回归分析的方法，通过对数据进行加权，使得误差较小的数据点在计算中所占权重更大，从而得到更为准确的拟合曲线。

具体而言，加权最小二乘法估计方程可以表示为：

$\sum_{i=1}^n w_i(y_i-\beta_0-\beta_1x_{i1}-\cdots-\beta_kx_{ik})^2$

其中，$y_i$表示第$i$个数据点的因变量值，$x_{ij}$表示第$i$个数据点的自变量$j$的取值，$\beta_j$表示回归系数，$w_i$表示第$i$个数据点所占的权重。

加权最小二乘法估计方程的求解需要使用数值优化算法，例如梯度下降法、牛顿法等。