请总结以下文本：OLS回归(Ordi nary Least Squares regression)是一种常用的线性回归方法。通过最小化残差平方和来估计回归系数，以找到拟合数据的最佳直线。这种方法具有良好的统计特性，适用于多种数据分析场景。OLS回归的前提假设包括线性关系、误差项独立性、误差项同方差性、误差项正态分布以及无多重共线性。尽管OLS回归具有这些优点，但也存在一些局限性，例如在处理高度相关或非线性数据时表现不佳，可能受到异常值的影响，以及在大规模数据集上计算复杂度较高。
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OLS回归是一种基于最小化残差平方和的线性回归方法，适用于多种数据分析场景，但其有效性依赖于线性关系、误差项独立性等假设。尽管具有良好的统计特性，OLS回归在处理复杂数据（如高度相关或非线性数据）时表现不佳，且易受异常值和大规模数据计算复杂度的影响。
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