回归分析的常用方法有哪些

OLS、GLS、FGLS和WLS都是回归分析中的方法，它们在处理数据时有一些不同之处，具体如下：

OLS（普通最小二乘法）：OLS是回归分析中最基本的方法。它的主要特点是假设误差项具有恒定方差，即方差不随解释变量的改变而改变。使用OLS估计参数时，会把每个样本点的误差平方相加，得到最小化误差平方和的参数值。

GLS（广义最小二乘法）：GLS是一种扩展了OLS方法的回归方法，通过对误差项进行加权，使得误差项的协方差矩阵可逆，从而解决了一个或多个方差和协方差不稳定的问题。

FGLS（异方差-稳健最小二乘法）：FGLS是一种对异方差性问题进行修正的方法，使用FGLS可以使残差方差固定而不受方差不齐影响。该方法需要先进行异方差性检验，然后再根据检验结果选择合适的权重函数来进行加权。

WLS（加权最小二乘法）：WLS是一种估计方法，它在样本方差不等、方差不稳定的情况下，通过对样本进行加权处理来缩小估计误差。通常，WLS会根据样本方差的倒数为每个样本点进行加权。

总体而言，这些方法之间的区别在于处理数据的方式以及解决的问题类型。不同的方法适用于不同的数据和分析需求。