这个方法的结果是一个参数向量，其中包含了最佳拟合曲线的系数。
通过加权最小二乘法，我们可以得到拟合函数的系数，这些系数表示了拟合曲线的特征。
这些结果可以帮助我们分析数据集的趋势和模式。
例如，对于线性拟合，系数可以告诉我们斜率和截距的值，从而帮助我们理解变量之间的关系。
此外，加权最小二乘法还给每个数据点赋予了权重，这意味着我们可以根据其重要性对数据进行加权处理。
这个权重可以根据我们对数据的信任程度或精确度进行调整。
因此，通过这个方法，我们可以更好地处理具有不同可靠性的数据，从而得到更准确的拟合结果。
综上所述，通过加权最小二乘法，我们可以获得可靠的拟合曲线和参数估计，从而更好地理解数据集的特征和模式。
这个方法提供了一种灵活的方式来拟合数据，并且可以根据需要进行权重调整。
因此，在分析数据时，我们可以根据加权最小二乘法的结果做出合理的推断和决策。