ols回归模型的意思是用于线性回归的参数估计，它的思路就是求一些使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小的值，将其作为参数估计值，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

就是说，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法可用于曲线拟合，其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

OLS回归

条件：减小因变量的真实值与预测值的差值来获取模型参数，即残差平方和最小。

为了能够恰当地解释OLS模型的系数，数据必须满足以下统计假设：

（1）正态性。对于固定的自变量值，因变量值成正态分布

（2）独立性。Yi值之间相互独立。

（3）线性。因变量与自变量之间为线性相关。

（4）同方差性。因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。