林业数表模型是森林经营决策必不可少的计量、预测、评价依据，保证模型质量至关重要，而样本组织、模型拟合方法和模型评价是保证质量的3个重要环节。实践证明，林业数表模型所描述的问题普遍存在异方差性，在模型拟合中若不采取消除异方差影响的有效方法，必然导致模型有偏。为此，一般可采取加权最小二乘法拟合模型，但在权函数的选择上尚存在两个有待进一步解决的问题：一是权函数的形式因模型所描述的事物的性质不同而异，确定最佳权函数十分繁琐；二是到目前为止，尚未找出能完全消除异方差的权函数。本文旨在提出一种可以完全消除异方差影响的权函数通式，并给出正确评价模型的指标体系及组织建模样本的基本原则。
　1　加权回归的概念
　　确定变量之间的回归关系，一般情况下是利用普通最小二乘法。假设随机变量y～,其中，E(y)=f(x)。也就是说，随机变量y与x满足下列模型：

y=f(x)+ε　　　　(1)

式中的ε有3个基本假定，即“独立、正态、等方差”，它们是采用普通最小二乘法建立回归模型的先决条件。3个条件中的“独立”与“正态”在一般情况下都是基本满足的，而“等方差”这一条件，则在很多情况下都难以满足。为解决误差项ε的异方差性问题，应设法校正原有的模型，使校正后的模型其误差项具有常数方差，而模型的校正取决于方差σ²_εi与自变量x_i之间的关系。假设ε_i的方差与x_i的函数g(x_i)呈比例关系，即：