在统计学和数学建模中，“普通最小二乘法”（Ordinary Least Squares, 简称OLS）是一种广泛使用的方法，用于估计线性回归模型中的参数。这种方法的目标是通过最小化误差平方和来找到最佳拟合直线或平面，从而揭示自变量与因变量之间的关系。

简单来说，当我们在研究两个变量之间的关系时，可能会遇到数据点散乱分布的情况。OLS方法会尝试画出一条直线，使得这条直线到所有数据点的距离之和最小化。这里的“距离”是指垂直于直线的残差，而残差就是实际观测值与预测值之间的差异。

具体操作上，假设我们有n组数据点(x₁,y₁), (x₂,y₂), ..., (xn,yn)，以及一个线性方程y = β₀ + β₁x。OLS的目标就是找到合适的系数β₀（截距）和β₁（斜率），使得∑(yi - (β₀+β₁xi))²达到最小值。这个过程可以通过求解一组偏微分方程得到解析解。

OLS之所以被广泛采用，不仅因为它计算简便且理论基础扎实，还因为它能够提供无偏估计量，并且在满足某些条件下具有最小方差性。然而，在应用过程中也需要注意到一些限制条件，例如对数据的线性假设、同方差性和独立性等要求。如果这些前提不成立，则可能需要考虑其他更复杂的模型或者变换技术。

总之，“普通最小二乘法”作为一种经典而有效的数据分析工具，在社会科学、经济学、生物学等多个领域都有着重要的地位。它帮助我们从杂乱的数据中提取有用的信息，并为决策提供了科学依据。