线性回归与SPSS中的普通最小二乘法是一回事吗？
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我想使用线性回归模型,但我想使用普通最小二乘法,我认为它是一种线性回归.我使用的软件是SPSS.它只有线性回归,偏最小二乘和2阶最小二乘.我不知道哪一个是普通的最小二乘(OLS).
小智 8
是的,虽然"线性回归"指的是模拟一个或多个变量之间关系的任何方法,但OLS是用于查找一组数据的简单线性回归的方法.
- 线性回归是指对一个或多个变量之间的线性关系建模的任何方法。线性回归可以像其他非线性（因此不是线性回归）模型一样使用 OLS 完成。OLS 是执行线性回归时经常应用的优化方法。然而，它不是唯一的方法，其他方法也可用于线性回归，就像 OLS 也可用于非线性模型一样。 (2认同)
小智 5
线性回归是一个广泛的术语，它只是说我们正在寻找因变量和自变量之间的关系，无论我们使用什么技术。
OLS 只是进行线性调节的技术之一。
可以说，
误差(e) = (观测值 - 预测值)
观察值-图中的蓝点
预测值 - 线上的点（垂直低于观测值）
下面的垂直线代表“e”。我们将它们平方 -> 将它们相加并得到总误差。我们尝试减少这个总误差。
对于 OLS，顾名思义（普通最小二乘法），这里我们减少所有 e^2 的总和，即我们尝试使误差最小。