加权直线回归

weighted linear regression

用回归分析处理两个存在线性相关的变量时，在观测数据很多，样本容量很大的情况下，需对所有观测值进行分组，再对分组数据进行回归。

当每组的频数不等时，频数高的组的代表性就高，在对分组数据的回归方程中就占有较大比重，因此必须以每组的频数作为“权”进行加权处理后再配回归直线。

即求回归系数的最小二乘估计时，不是最小化通常的残差平方和，而是最小化残差平方的加权和。

此种处理方法称为加权直线回归。

对于一个分析方法，如果它的分析结果的误差随待测组分含量改变而改变，此时绘制标准曲线就应采用加权直线回归。

对于不等精度的测定，如不同分析方法、不同分析人员、不同分析仪器等，对同一样品进行测定时，也需采用加权直线回归，会使计算结果更接近真值。