OLS(Ordinary Least Squares)는 회귀 분석의 한 방법으로, 주어진 데이터에서 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데 사용된다. OLS의 주요 목적은 관측된 데이터와 모델이 예측한 값 간의 오차를 최소화하는 것이다.

OLS는 가장 간단하고 널리 사용되는 회귀 방법 중 하나로, 주어진 데이터 세트에서 가정하는 선형 모델은 다음과 같은 형태를 가진다:

\[ Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_{1i} + \beta_2 X_{2i} + ... + \beta_k X_{ki} + \epsilon_i \]

여기서 \( Y_i \)는 종속 변수, \( X_{1i}, X_{2i}, ..., X_{ki} \)는 독립 변수들, \( \beta_0, \beta_1, ..., \beta_k \)는 회귀 계수, 그리고 \( \epsilon_i \)는 오차 항이다.

OLS의 핵심 원리는 최소 제곱법으로, 이는 관측값과 예측값 간의 차이의 제곱합을 최소화하는 회귀 계수를 찾는 것이다. 이를 통해 OLS는 회귀 직선을 데이터에 맞추기 위해 최적의 기울기와 절편을 결정한다.

OLS의 가정은 선형성, 독립성, 등분산성, 정규성 등이 있으며, 이러한 가정이 충족되지 않을 경우 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있다. OLS는 이러한 가정을 검증하는 여러 방법이 존재하며, 이를 통해 회귀 모델의 유효성을 평가할 수 있다.

OLS의 장점은 이해하기 쉽고 계산이 간단하며, 결과를 해석하기 용이하다는 것이다. 그러나 데이터의 특성이나 가정이 만족되지 않을 경우 다른 회귀 방법이나 기법을 고려해야 할 수도 있다.