Зважена регресія за методом найменших квадратів — це метод роботи зі спостереженнями, які мають непостійні дисперсії. Якщо дисперсії непостійні, спостереженням з великими дисперсіями слід надавати відносно невеликі ваги, а спостереженням з малими дисперсіями слід надавати відносно великі ваги.

Щоб використовувати команду ваги, ви повинні мати змінну, яка містить інформацію про вагу. Введення регрес y x1 x2 x3 [cellsze=n] виконує ту саму команду. Примітка. На відміну від будь-якої іншої команди, представленої на цьому сайті, для роботи сімейства команд ваги потрібні квадратні дужки.

Хоча поточна модель логістичної регресії призначає вагу кожній функції, новий метод призначає вагу кожному значенню функції. Основне припущення, яке лежить в основі методу зважування вартості, полягає в тому, що кожне значення ознаки має різну значимість щодо значення класу.

Він приймає форму y=Wx+b також подається як y = mx+b, де «W» або «m» — вага/нахил, а «b» — зміщення/перехоплення. Лінійна регресія — це метод підгонки синьої лінії, де вона починається (b) і який нахил (м або Вт).

Застосувати ваги: Помножте дані кожного респондента на призначену їм вагу, щоб створити зважений набір даних. Ці скориговані дані більш точно відображають розподіл цільової групи населення.