Moindres carrés pondérés

Bonsoir,
c'est concernant la régression linéaire d'une variable Y selon les variables explicatives X_i
Je voudrais savoir dans quel cas il est plus avantageux d'appliquer régression Y=X.beta + epsilon, où on estime beta avec les moindres carrés pondérés, contre celle où on estime beta avec les moindres carrés normaux ??

Pour moi, j'ai cru comprendre que les poids wi,j sont les coefficients de la matrice covariance (Epsilon), et donc qu'elle s'applique quand cette matrice n'est pas égale à sigma^2 .Id, c'est-à-dire quand il n'y a pas l'hypothèse d'indépendance ou l'hypothèse d'égalité des variances des résidus. Corrigez-moi si je me trompe.

Merci d'avance pour vos réponses