Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК)

Взвешенный метод наименьших квадратов является обобщением регрессии обычного метода наименьших квадратов (ОМНК), который присваивает каждому наблюдению вес, обратно пропорциональный дисперсии его ошибки, тем самым уменьшая влияние точек данных с высокой дисперсией и увеличивая влияние точных данных. Введенный в общей матричной форме Александром Крейгом Эйткеном в 1935 году, ВМНК является каноническим средством, когда присутствует гетероскедастичность и структура дисперсии ошибок известна или может быть надежно оценена.