普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquares，简称OLS）是一种用于线性回归模型的参数估计方法。它的核心思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的残差平方和，来找到最优的模型参数。这种方法简单直观，计算高效，并且在一定条件下具有良好的统计性质，如无偏性和最小方差性。普通最小二乘法广泛应用于经济学、工程学、社会科学等领域，是回归分析中最基础且常用的方法之一。