OLS回归是一种常见的统计分析方法，全称为Ordinary Least Squares Regression，即普通最小二乘回归。它是一种线性回归模型，用于建立自变量和因变量之间的关系，并通过最小化残差平方和来估计回归系数。
在OLS回归中，假设自变量和因变量之间存在线性关系，即因变量可以通过自变量的线性组合来解释。OLS回归的目标是找到最佳的回归系数，使得预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。
具体而言，OLS回归通过以下步骤进行：
建立线性回归模型：确定自变量和因变量之间的线性关系。
估计回归系数：使用最小二乘法估计回归系数，使得残差平方和最小化。
模型拟合度评估：通过评估残差、决定系数等指标来评估模型的拟合度。
假设检验：对回归系数进行假设检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。
OLS回归是一种简单且常用的回归方法，适用于解释变量之间存在线性关系的情况。它在经济学、社会科学和其他领域中广泛应用，用于预测、解释和探索变量之间的关系。
