OLS模型，即 普通最小二乘法（Ordinary Least Squares）模型，是 统计学中用于线性回归分析的一种方法。它的核心思想是通过最小化模型预测值与实际观测值之间的误差平方和来估计回归系数。
OLS模型的基本原理可以概括为以下几点：
线性关系：
因变量与自变量之间存在线性关系。
随机抽样：
数据是随机抽样得到的。
无多重共线性：
自变量之间没有完全的线性关系。
同方差性：
误差项的方差是恒定的。
误差项正态分布：
误差项服从正态分布（对于小样本尤为重要）。
在OLS模型中，目标是通过最小化残差平方和（RSS）来找到最佳的参数估计值，即使得观测值与模型预测值之间的差异最小。这个过程可以通过数学优化问题来实现，通常使用最小二乘法来求解。
OLS模型在经济学、金融学、社会学、医学等多个领域都有广泛的应用，是数据分析中的一种重要工具。许多统计软件包，如Statsmodels，都提供了方便的接口来进行OLS建模和分析。