Statistics 线性回归和SPSS中的普通最小二乘法是一样的吗？

我想使用线性回归模型，但我想使用普通最小二乘法，我认为这是一种线性回归。我使用的软件是SPSS。它只有线性回归、偏最小二乘和两阶段最小二乘。我不知道哪一种是普通最小二乘法（OLS）。

是的，尽管“线性回归”指的是任何一种建模一个或多个变量之间关系的方法，OLS是一种用于寻找一组数据的简单线性回归的方法。

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只是进行线性调整的技术之一

比方说

误差（e）=（观测值-预测值）

观察值-图片中的蓝点

预测值-线上的点（垂直于观察值下方）

下面的垂直线表示“e”。我们将它们平方->添加它们，得到总误差。我们试图减少总的误差

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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，即我们尽量使误差最小。

线性回归指的是在一个或多个变量之间建立线性关系模型的任何方法。与其他非线性（因此不是线性回归）模型一样，可以使用OLS进行线性回归。OLS是执行线性回归时经常使用的优化方法。但是，这不是唯一的方法，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。@PBD10017其他方法是什么？