在经典回归分析理论中,假定训练数据是独立同分布的随机样本,并且在回归方程的构建中是同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的;通常有些训练数据比其它数据可能更为重要,因而不同的训练数据对曲线拟合的贡献应该不同.人们要求重要的训练数据对曲线拟合做出更大的贡献.实现这一目标的策略是给每个训练数据赋予一个置信权重并且重新推导了经典的最小二乘回归方法,分析了它们的统计性质.受文[1]的启发,将这里的样本称为模糊点样本数据.
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