什么是最小二乘回归（OLS回归）？

最小二乘回归（OLS回归）是一种常用的统计学方法，用于建立一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。它通过最小化残差平方和来估计模型的参数。

在OLS回归中，我们假设因变量Y与自变量X之间存在线性关系，即Y = β0 + β1X + ε，其中β0和β1是待估计的参数，ε是误差项。OLS回归的目标是找到最优的参数估计值，使得残差平方和最小化。

具体而言，OLS回归通过以下步骤进行：
1. 收集数据：收集包含自变量和因变量的样本数据。
2. 建立模型：假设因变量与自变量之间存在线性关系，并构建线性模型。
3. 估计参数：使用最小二乘法估计模型中的参数，即找到使残差平方和最小化的参数值。
4. 模型评估：评估模型的拟合程度和统计显著性，例如通过检验残差的正态性、模型的显著性等。
5. 预测与推断：使用估计的模型进行预测和推断，例如对新的自变量进行预测。