La régression des moindres carrés pondérés est une généralisation de la régression MCO utilisée lorsque différents points de données ont une importance différente, ou «poids». Voir aussi [weighted-data].
Ainsi, il me semble que la fonction de pondération en lm donne aux observations plus de poids plus la valeur de «poids» de l'observation associée est grande, tandis que la fonction lme en lme fait exactement le contraire. Cela peut être vérifié avec une simulation simple. #make 3 vectors- c …
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