线性回归与SPSS中的普通最小二乘法一样吗？答案

【问题标题】：Is linear regression the same thing as ordinary least squares in SPSS?线性回归与SPSS中的普通最小二乘法一样吗？
【发布时间】：2010-12-19 07:18:11
【问题描述】：

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。我不知道哪个是普通最小二乘法 (OLS)。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，虽然“线性回归”是指对一个或多个变量之间的关系进行建模的任何方法，但 OLS 是用于找到一组数据的简单线性回归的方法。

【讨论】：

线性回归是指对一个或多个变量之间的线性关系建模的任何方法。线性回归可以使用 OLS 来完成，其他非线性（因此不是线性回归）模型也可以。 OLS 是执行线性回归时经常应用的一种优化方法。然而，它不是唯一的方法，其他方法也可以用于线性回归，就像 OLS 也用于非线性模型一样。
@PBD10017 还有哪些其他方法？

【解决方案2】：

线性回归是一个宽泛的术语，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 只是进行线性调节的技术之一。

让我们说，

error(e) = (观察值 - 预测值)

观察值 - 图片中的蓝点

预测值 - 线上的点（垂直低于观察值）

下面的垂直线代表'e'。我们将它们平方 -> 将它们相加并得到总错误。我们试图减少这个总误差。

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，即我们尽量减少错误。

【讨论】：