因变量应用OLS研究对普通最小二乘法进行了改进,提出了基于因变量均值的最小二乘法.用实例证明了改进的模型更好地满足了回归分析的假设条件,降低了一元线性回归模型的估计误差,提高了模型的估计精度和拟合优度,提高了统计推断的质量. 线性回归模型的约束估计文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计，基于完整数据方法和单点插补方法
我们给出了模型系数的两种约束估计，并研究了估计量的渐近正态性．最后，我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性
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