「OLS」是「普通最小二乘法」（Ordinary Least Squares）的縮寫，是一種用於回歸分析的統計方法。它的主要目的是通過最小化預測值與實際觀察值之間的平方差來估計回歸模型的參數。OLS 在經濟學、社會科學和其他研究領域中廣泛應用，因為它提供了一種簡單而有效的方式來分析變數之間的關係。
這是 OLS 的全名，常用於線性回歸模型中。它的主要目的是通過最小化預測值和實際值之間的平方差來獲得最佳擬合線。這種方法在經濟學、社會科學和其他數據分析領域中非常流行，因為它簡單且有效。
例句 1：
使用普通最小二乘法，我們可以得到回歸模型的最佳參數。
Using Ordinary Least Squares, we can obtain the best parameters for the regression model.
例句 2：
普通最小二乘法假設誤差項是獨立且同分佈的。
Ordinary Least Squares assumes that the error terms are independent and identically distributed.
例句 3：
在進行數據分析時，普通最小二乘法是一個常用的選擇。
Ordinary Least Squares is a common choice when performing data analysis.
這是一種統計方法，用於研究變數之間的關係。回歸分析不僅限於 OLS，還包括其他形式的回歸，如邏輯回歸和多項式回歸。它可以幫助研究者理解和預測變數之間的關係。
例句 1：
回歸分析可以幫助我們預測未來的趨勢。
Regression analysis can help us predict future trends.
例句 2：
我們使用回歸分析來檢查收入和消費之間的關係。
We used regression analysis to examine the relationship between income and consumption.
例句 3：
回歸分析是數據科學的重要工具。
Regression analysis is an important tool in data science.
這是一種推斷統計量的方法，用於從樣本數據中估計母體參數。OLS 是一種特定的統計估計方法，專門用於線性回歸模型。
例句 1：
統計估計幫助我們從樣本中推測整體情況。
Statistical estimation helps us infer overall conditions from samples.
例句 2：
在進行統計估計時，我們需要考慮樣本的代表性。
When performing statistical estimation, we need to consider the representativeness of the sample.
例句 3：
統計估計技術在許多科學研究中都是必不可少的。
Statistical estimation techniques are essential in many scientific studies.
這是一種回歸分析方法，用於建模兩個或多個變數之間的線性關係。OLS 是一種特定的線性回歸方法，通過最小化誤差來擬合數據。
例句 1：
線性回歸是一種簡單而有效的預測技術。
Linear regression is a simple and effective prediction technique.
例句 2：
我們使用線性回歸來分析廣告支出與銷售之間的關係。
We used linear regression to analyze the relationship between advertising spending and sales.
例句 3：
線性回歸模型的建立需要滿足多個假設條件。
Building a linear regression model requires meeting several assumptions.