加权最小二乘迭代法

加权最小二乘迭代法
加权最小二乘迭代法是一种数学优化技术，通过对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。

该方法的基本原理是通过加权系数来构造基于泊松方程的迭代公式，该算法运算速度快，并且稳健，还可以通过加权系数去控制平滑误差的传播。

在实际应用中，加权最小二乘迭代法可以用于时间序列数据的处理，根据时间序列中各项数据对未来的影响作用不同，对近期数据赋予较大的权重，对远期数据赋予较小的权重，从而更加准确地估计模型的参数。

加权最小二乘迭代法在数学优化、数据处理等领域中有着广泛的应用。