11.2普通最小二乘法（OLS）

常用统计分析方法 SPSS应用。t检验、相关分析、回归分析、时间序列。

Colin Cameron；Pravin K. Trivedi；剑桥大学出版社；数据的回归分析；经典图书第二版

Machine-Learning机器学习笔记 回归分析Regression Analysis(LS,LASSO,RR,RLS,BR), 聚类Clustering(KNN, EM, Mean-shift) 数字分类Digits Classification

利用最小二乘法做线性回归，计算残差。

近代回归分析 陈希孺

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部分线性模型的adaptive group lasso变量选择，牛银菊，，本文对部分线性模型的aglasso (adaptive group lasso)参数估计及变量选择进行研究。构造了aglasso惩罚最小二乘估计，研究了在一定条件下估计�

这是最优化算法里的一种算法，它对LASSO回归问题作了改进

在使用回归分析的考虑因素中，异常值或错误值会严重干扰最小二乘拟合。 它们与其余数据所暗示的线相差甚远。 如果这些点确实是异常值，那么截距的估计可能不正确，残差均方可能是对真实方差的夸大估计。 有一些缩放残差的方法可用于查找异常值的观测值。 其中之一是外部学生化残差，通常称为 R-student。 它基于这样一个事实，即 MSRes 是通过将模型拟合到所有 n 个观测值而获得的方差的内部生成估计，并且有必要根据删除了第 i 个观测值的数据集进行估计。 该统计量遵循学生 t 分布。 但是可以使用 Bonferroni 类型的方法并将 t_i 的所有 n 个值与 t_(alpha/2*n),np-1 进行比较，以提供有关异常值的指导。 输入： D - 矩阵数据 (=[XY])（最后一列必须是 Y 相关变量）。 （X 独立变量条目可以是简单的 [X]、多个 [X1,X2,X3,...Xp] 或