OLS：普通最小二乘法

“普通最小二乘法”（Ordinary Least Squares，简称OLS）是一种经典的线性回归分析方法，主要用于估计统计模型的参数。该方法通过最小化残差平方和来寻找数据的最优拟合直线，广泛应用于经济学、工程学及电子科学等领域。使用缩写“OLS”便于在学术写作和数据分析过程中进行简洁、高效的表达。

Ordinary Least Squares具体释义

  • 英文缩写：OLS
  • 英语全称：Ordinary Least Squares
  • 中文意思：普通最小二乘法
  • 中文拼音：pǔ tōng zuì xiǎo èr chéng fǎ
  • 相关领域： ols 电子

Ordinary Least Squares的英文发音

例句

  1. We often estimate the return model parameter by ordinary least squares and maximum likelihood.
  2. 对回归模型进行参数估计时，常用的两种重要方法是普通最小二乘法(OLS)和最大似然法。
  3. In order to cope with the nonlinearity and measurement noise, we studied the polynomial regression solved by ordinary least squares and regularized least squares.
  4. 为了很好地处理系统非线性和测量噪声，本文研究了文献中结合多项式的普通最小二乘法(OLS)和正则化最小二乘法。
  5. Quantitative methods include ADF, Granger causality test and ordinary least squares.
  6. 定量分析方法采取的是现代计量经济学方法&ADF单位根检验、Granger因果关系检验法和最小二乘法。
  7. Along with society's development, the deficiency of ordinary least squares is more remarkable. A new method of parameter estimation-accumulation have provided the new mentality of research for us.
  8. 随着社会的发展，普通最小二乘法(OLS)的不足之处日益显现，另一种新的参数估计方法&累积法的推广和运用，为我们提供了新的研究思路。
  9. The first, we transform nonlinear regression model into linear model with transformed variables and estimate model parameters by used the methods of ordinary least squares, principal component analysis and partial least squares regression, from which the model parameters and the regression line itself can be estimated.
  10. 首先，通过变量代换，把可以线性化的非线性回归模型化为线性回归模型，并用普通最小二乘法(OLS)、主成分分析法和偏最小二乘法求模型中的参数和回归模型。

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