最小的\(ab\),使得拟合曲线尽可能地接近所有的观测点.
但在实际应用中,观测点之间可能是有差异的.比如,有的观测点误差大,有的观测点误差小,这就需要让我们的拟合直线\(y=ax+b\),不必考虑误差大的观测点,而要尽可能逼近误差小的观测点.这时就可以使用一个权重系数\(w_i\)来表示第\(i\)个观测点的权重(例如,对于误差小的观测点,\(w_i\)的值更大) 而考虑了这个权重系数\(w_i\)的线性回归,就是加权线性回归.
当方差分析发现组间均值的显著性差异之后,我们会进一步需要知道哪几组有显著性差异,这就要用到多重比较(Multiple comparisons)
但是我们不能使用传统的t检验来进行多重比较,因为传统的t检验犯第一类错误的概率为a,若用t检验进行多重比较,会把犯第一类错误概率提升到1-(1-a)^(n(n-1)/2),其中n是组数,n越大多重比较结果犯第一类错误概率越大.
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