26
того, что как 
, так и sj являются оценками и, следовательно, подвержены ошибкам. Однако поскольку угловой коэффициент b обычно невелик (порядка 0,1 или менее), то ошибки в оценке 
имеют небольшое влияние, и превалируют ошибки в оценке s.
7.5.6.1 Хорошая оценка параметров линии регрессии требует взвешенной регрессии, так как стандартное отклонение величины s пропорционально прогнозируемому значению sj (ŝj).
Весовые коэффициенты должны быть пропорциональны 1/(ŝj)2, где sj представляет собой прогнозируемое стандартное отклонение повторяемости для уровня j. Однако ŝj зависит и от параметров, которые еще только должны быть рассчитаны.
Математически правильная методика нахождения оценок, соответствующих наименьшим взвешенным среднеквадратичным отклонениям, довольно сложна. Рекомендуется нижеследующая методика, которая оказалась удовлетворительной на практике.
7.5.6.2 При весовых коэффициентах Wj, равных 1/(ŝNj)2, где N = 0, 1, 2 ... для последовательных итераций, расчетные формулы выглядят следующим образом:
,
,
,
,
.
Тогда для зависимости I (s = bт) значение b равно Т5/Т3.
Для зависимости II (s = a + bm):
, (25)
. (26)
7.5.6.3 В случае зависимости I алгебраическая подстановка весовых коэффициентов Wj = 1/(ŝj)2, причем 
= b приводит к упрощенному выражению:
, (27)
и нет необходимости в каких бы то ни было итерациях.
7.5.6.4 В случае зависимости II начальные значения ŝ0j представляют собой исходные значения s, полученные в соответствии с 7.4. Они используются для расчета W0j = 1/(ŝ0j)2 (j = 1, 2, ... q) и вычисления a1 и b1 по формулам из 7.5.6.2.
Это приводит к 
= a1 + b1.