statistics - 線形回帰は、SPSSの通常の最小二乗法と同じものですか？

Question

線形回帰モデルを使用したいのですが、通常の最小二乗法を使用したいのですが、これは線形回帰の一種だと思います。私が使用しているソフトウェアはSPSSです。線形回帰、部分最小二乗、および2段階最小二乗のみがあります。どれが通常の最小二乗（OLS）かわかりません。

Answer 1

はい、「線形回帰」は1つ以上の変数間の関係をモデル化するための任意のアプローチを指しますが、OLSはデータセットの単純な線形回帰を見つけるために使用される方法です。

Answer 2

線形回帰は、使用している手法に関係なく、従属変数と独立変数の間の関係を見つけていることを示す広大な用語です。

OLSは、線形登録を行うための手法の1つにすぎません。

まあ言ってみれば、

error（e）=（観測値-予測値）

観測値-画像の青い点

予測値-線上の点（観測値より垂直に下）

以下の垂直線は「e」を表します。それらを二乗します->それらを追加し、合計エラーを取得します。そして、この全体的なエラーを減らすように努めています。

OLSの場合、名前が示すように（通常の最小二乗法）、ここではすべてのe ^ 2の合計を減らします。つまり、エラーを最小にしようとします。