OLS 回归的工作原理

回归分析可能是最常用的社会科学统计。回归用于评估两个或更多要素属性之间的关系。识别和衡量关系可使您更好地了解某地正在发生的事情、预测某地可能发生某事或者着手调查事情发生在事发地的原因。

普通最小二乘法 (OLS) 是所有回归方法中最著名的方法。而且，它还是所有空间回归分析的正确起点。它可为您尝试了解或预测的变量或过程提供全局模型；还可创建表示该过程的单回归方程。

有多种优质资源可帮助您了解有关 OLS 回归和地理加权回归的详细信息。可从阅读回归分析基础文档和/或观看一小时的免费 ESRI 虚拟校园回归分析基础 Web 研讨会开始。然后，通读回归分析教程。开始创建自己的回归模型后，最好参阅解释 OLS 回归结果文档来帮助您了解 OLS 输出和诊断。

其他资源

Mitchell, Andy。ESRI GIS 分析手册，第 2 卷。ESRI 出版社，2005。

Wooldridge, J. M. 计量经济学导论：现代观点。西南出版社，俄亥俄州梅森，2003。

Hamilton, Lawrence C. 图形回归。Brooks/Cole，1992。