普通最小二乘法回归（Ordinary Least Squares Regression，简称OLS）是一种统计学中的回归分析方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（被解释变量）之间的线性关系模型。它的主要目标是最小化预测值和实际值之间的差异，即通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线。
OLS的主要特点包括：
它假设自变量和因变量之间存在线性关系。
它通过最小化残差平方和来估计模型参数。
在模型中，每个自变量的系数代表了该变量每变化一个单位时，因变量预期的变化量。
普通线性回归的使用场景通常是当数据满足线性关系，且自变量之间没有多重共线性时。它适用于预测和解释变量之间的关系，例如，评估广告支出对销售额的影响。
案例分析：
工具地址：析易数据分析平台
操作案例：以肝硬化指数数据集为例，对总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白三个变量和肝硬化指标之间做线性回归分析。
步骤1：进入析易数据分析平台（http://data.easyaier.com/sci/index），在最左侧找到普通线性回归功能（数理统计→线性回归→普通线性回归）
步骤2：在最右侧的操作表单中，选择总胆固醇、甘油三酯和高密度蛋白为自变量；选择肝硬化指标为因变量
步骤3：点击计算按钮，等待5-8秒，平台自动生成分析报告。
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