普通最小二乘法

在回归分析当中，最常用的估计（回归系数）的方法是普通最小二乘法（，簡稱OLS），它基於誤差值之上。用這種方法估计，首先要計算残差平方和（；RSS），RSS是指将所有误差值的平方加起來得出的数：

與的数值可以用以下算式计算出來：

当中為的平均值，而為的平均值。

假设总体的误差值有一个固定的變異數，這个變異數可以用以下算式估计：

這個数就是均方误差（mean square error），這個分母是样本大小减去模型要估计的参数的量。這個回归模型当中有两个未知的参数（與）。Steel, R.G.D, and Torrie, J. H., Principles and Procedures of Statistics with Special Reference to the Biological Sciences., McGraw Hill, 1960, page 288.

而這些参数估计的标准误差（standard error）為：

有了上面這个模型，研究者手上就有会有與的估计值，就可以用這個算式來预测的数值。

 參見 
 最小均方误差
 非线性最小二乘法

 參考資料 

Category:經濟學
Category:統計學