详细介绍

OLS（Ordinary Least Squares，普通最小二乘法）是一种用于线性回归模型的参数估计方法。它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来估计模型参数。OLS 是统计学和计量经济学中最常用的回归分析方法之一，广泛应用于经济学、社会科学、工程学等领域。

主要功能

  1. 参数估计：OLS 用于估计线性回归模型中的系数（即斜率参数），使得模型的预测值与实际观测值之间的误差最小化。
  2. 模型拟合：通过 OLS 方法，可以评估模型的拟合优度（如 R² 值），判断模型对数据的解释能力。
  3. 假设检验：OLS 提供了对回归系数的显著性检验（如 t 检验和 F 检验），帮助判断变量是否对因变量有显著影响。
  4. 预测：基于估计的模型参数，OLS 可以用于预测新的观测值。

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