选择合适的权重因子对于获得更好的曲线拟合至关重要, 获得曲线拟合参数值使得曲线拟合模型尽可能接近真实的测量数据点。加权将会影响到每个浓度下数据点的影响程度和发挥的作用，或特定数据点或曲线某一部权重是对数据中误差进行建模的一种方式，并且已经用于处理不同曲线的不同数据点的绝对误差的差异，如四参数和五参数浓度效应学曲线拟合。当浓度增加时，导致拟合曲线顶部的绝对误差通常大于曲线底部，增加了复孔的变异性。在拟合曲线顶部较大的标准偏差会影响曲线拟合度和曲线参数的预估值。选择合适的加权因子将允许你更好地调整曲线拟合度，使之无论是最小方差和更大的方差均能适用。重要的是要了解如何在分布数据集来选择和应用正确的权重因子。如果对其变异加权不是很了解，这篇应用中将介绍如何使用各种加权功能。