WLS：加权最小二乘法

加权最小二乘法（Weighted Least Squares，常缩写为WLS）是一种常用的回归分析方法，主要用于在估计模型参数时对不同观测值赋予不同的权重。该方法能够有效提升估计精度，尤其适用于异方差性较强的数据场景。WLS已广泛应用于计量经济学、工程建模、数据分析等多个综合领域，是处理复杂统计问题的实用工具。

Weighted Least Squares具体释义

  • 英文缩写：WLS
  • 英语全称：Weighted Least Squares
  • 中文意思：加权最小二乘法
  • 中文拼音：jiā quán zuì xiǎo èr chéng fǎ
  • 相关领域： wls 未分类的

Weighted Least Squares的英文发音

例句

  1. This paper gives weighted least squares estimate and the method to choose optimum weighted function for linear regression model.
  2. 给出了线性回归模型中的加权最小二乘估计以及最优权数的选择。
  3. This paper presents a method of iteration for least absolute deviation regression, which uses weighted least squares methods.
  4. 利用加权最小二乘法(WLS)，提出最小一乘的一种迭代算法，这种方法使最小一乘法在计算上变得简单、直。
  5. It also makes use of systems redundant information effectively by weighted least squares estimators.
  6. 通过加权最小二乘估计来有效地利用系统的冗余信息。
  7. The equations of probabilistic state estimate algorithm are ascertained based on the weighted least squares state estimate algorithm.
  8. 主要介绍了电力系统谐波状态估计技术的可观性分析理论、质量评估算法以及实际应用情况。
  9. Simulation results show that the weighted least squares estimate has better properties than the least squares estimate.
  10. 模拟结果表明加权最小二乘估计比最小二乘估计有优良的性质。

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