OLSは「最小二乗法」の略称です。これは、回帰分析において、観測データとモデルによる予測値との誤差の二乗和を最小化する手法です。具体的には、以下のような特徴があります。 目的: データのトレンドを把握し、予測を行うためのモデルを構築すること。 使用例: 経済学、社会学、工学など、さまざまな分野で広く利用されています。 計算方法: 誤差の二乗和を最小化するために、通常は線形方程式を用います。 この手法は、データの関係性を理解するために非常に有用で、特に線形回帰モデルの基礎となっています。