Разница между OLS и WLS методами регрессии заключается в условиях применения. 12

OLS (ordinary least squares) — обычный метод наименьших квадратов. 2 Стандартные модели линейной регрессии предполагают, что дисперсия в изучаемой совокупности постоянна. 1 Если это не так, например, когда наблюдения с высоким значением некоторого атрибута более вариабельны по сравнению с наблюдениями с низким значением, OLS не предоставляет оптимальных оценок модели. 1

WLS (weighted least squares) — метод взвешенных наименьших квадратов. 12 Применяется, если имеет место гетероскедастичность данных. 2 В этом случае более точным наблюдениям (то есть с меньшей изменчивостью) присваивают большие веса в определении коэффициентов регрессии. 1

Таким образом, WLS используется в случаях, когда OLS не даёт оптимальных оценок, а более точный анализ возможен благодаря присвоению больших весов наблюдениям с меньшей изменчивостью. 1