霍福德（W.A. Hoffer）是美国科学家，在统计学和计量经济学领域做出了重要贡献。在多项式回归中，他提出了一种寻找“重心”的方法，用以减少数据的偏差和误差，提高数据的预测准确性。

多项式回归是一种重要的数据分析方法，用于研究变量之间的关系。与简单线性回归不同，多项式回归可以拟合复杂的非线性关系。然而，当数据的分布非常不均匀，或存在较大的异常值时，多项式回归的预测准确性会受到很大影响。

在这种情况下，霍福德提出了一种新的方法，通过寻找多项式曲线的“重心”来缓解这些问题。重心是一种中心点，可以将多项式曲线分为上半部分和下半部分。通过对重心及其周围数据进行加权，可以减少数据的偏差和误差，提高预测准确性。

霍福德提出的重心方法，得到了广泛的应用和认可。它不仅可以用于多项式回归，也可以用于其他的数据分析方法中。通过寻找数据的中心点，我们可以更好地理解数据的特点，减少误解和错误的结论，为科学研究提供更加可靠的基础。

在实际应用中，我们可以使用各种软件和工具来实现霍福德的重心方法。比如，R语言中的“loess”函数就是基于该方法实现的。在进行多项式回归时，我们可以使用该函数，传入参数“weight=tricube”，就可以自动寻找数据的重心，并进行加权处理。

总之，霍福德提出的重心方法，是一种非常有效且广泛应用的数据分析方法。通过寻找数据的中心点，我们可以消除数据的偏差和误差，提高预测准确性，为科学研究提供更加可靠的基础。