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OLS (Ordinary Least Squares) ：普通最小二乘法，是一种最常见的回归分析方法。OLS假设误差项具有恒定的方差，并且无自相关性。 GLS (Generalized Least Squares)：广义最小二乘法，是OLS的扩展。GLS允许误差项具有异方差性和自相关性。通过对误差项进行加权或者采用其他方法来处理这些问题，GLS可以提供更有效的估计。 FGLS (Feasible Generalized Least Squares)：可行广义最小二乘法，是GLS的一种特殊形式。FGLS通过对误差项进行一定的变换，将自相关性和异方差性转化为OLS的形式，从而使用OLS进行估计。FGLS通常用于处理特殊的数据结构或者限制条件。 WLS (Weighted Least Squares)：加权最小二乘法，是一种特殊的GLS。WLS通过为不同观测值赋予不同的权重，来处理异方差性问题。这些权重可以根据观测的可靠性来确定，使得可靠性较低的观测值对回归结果的影响较小。

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