多元线性回归分析的核心方法之一是普通最小二乘法（Ordinary Least Square, OLS），该方法通过最小化误差平方和来寻求最佳函数,能够有效地估计多元线性回归模型的参数。
多元线性回归模型的实现过程通常需要运用矩阵运算来求解系数矩阵。
另一个重要的方法是广义最小二乘法（Generalized Least Square, GLS），与普通最小二乘法相比，广义最小二乘法可以在误差项存在异方差或自相关的情况下，通过引入协方差矩阵（Ω）来进行有效的参数估计。
广义最小二乘法允许误差项存在异方差或自相关，这种情况下通过引入协方差矩阵Ω,可以更准确地估计回归模型的系数。
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