如果模型被检验证明存在异方差性，则需要发展新的方法估计模型，最常用的方法是加权最小二乘法。 加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。下面先看一个例子。
原模型：，
reason模型
如果在检验过程中已经知道：
,
即随机误差项的方差与解释变量之间存在相关性，模型存在异方差。那么可以用去除原模型，使之变成如下形式的新模型：
在该模型中，存在
(4.2.1)
即同方差性。于是可以用普通最小二乘法估计其参数，得到关于参数的无偏的、有效的估计量。这就是加权最小二乘法，在这里权就是。
一般情况下，对于模型
(4.2.2)
羟基自由基若存在：
ert (4.2.3)
则原模型存在异方差性。设
,
用左乘(4.2.2)两边，得到一个新的模型：
(4.2.4)
即
该模型具有同方差性。因为
于是，可以用普通最小二乘法估计模型张武力(4.2.4)，得到参数估计量为：
(4.2.5)
这就是原模型(2.6.2)的加权最小二乘估计量，是无偏的、有效的估计量。
如何得到权矩阵W？仍然是对原模型首先采用普通最小二乘法，得到随机误差项的近似估计量，以此构成权矩阵的估计量，即
一小时的故事 欧美净智能垃圾桶 (4.2.6)
当我们应用计量经济学软件包时，只要选择加权最小二乘法，将上述权矩阵输入，估计过程即告完成。这样，就引出了人们通常采用的经验方法，即并不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截面数据作样本时。如果确实存在异方差性，则被有效地消除了；如果不存在异方差性，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法。
在利用Eviews计量经济学软件时，加权最小二乘法具体步骤是：
1 选择普通最小二乘法估计原模型，得到随机误差项的近似估计量；
⑵ 建立的数据序列；
⑶ 选择加权最小二乘法，以序列作为权，进行估计得到参数估计量。实际上是以乘原模型的两边，得到一个新模型，采用普通最小二乘法估计新模型。
(步骤见PPT文件)
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