OLS模型，全稱Ordinary Least Squares，即普通最小二乘法，是回歸分析中最基本的形式。它的核心思想是使散點圖上的所有觀測值到回歸直線的距離的平方和最小。OLS模型通常用於線性預測模型的數據建模，通過最小化觀測值的真實值與預測值之間的誤差平方和來得到最佳擬合的線性模型。在實際套用中，OLS模型通過利用已知的自變數和因變數之間的相關性來建立函式關係，以此來預測因變數在給定自變數下的值。OLS模型中，因變數和自變數之間的關係是線性的。
OLS回歸模型的步驟包括：
確定自變數和因變數。
繪製散點圖以觀察變數之間的線性關係。
擬合回歸線，計算出回歸線的截距和斜率。
模型評價，利用殘差分析和R-squared等方法來評價模型擬合程度及效果。
使用OLS模型時需要注意的問題包括：
數據的正態性假設。
多重共線性，即自變數之間的高度相關性。
異常值和離群點的影響。
OLS模型雖然理論簡單，但在實踐中需要根據數據的不同特點靈活運用。對於需要進行大量預測的企業和機構來說，使用OLS模型進行數據分析和建模是非常實用的。