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Weighted Round Robin(WRR)算法
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加权Round-Robin
补充资料:weighted linear regression
分子式:
CAS号:

性质: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。 

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