有人問到這個…就參考一下囉…
二階最小平方迴歸
標準的線性迴歸模式會假設依變數的錯誤和自變數沒有關係。
若不是這種情況 (例如，當變數之間的關係是朝兩個方向作用的)，
使用一般的最小平方法 (OLS) 的線性迴歸將不再提供最佳模式預估。
二階最小平方迴歸使用和誤差項無關的工具變數來計算有問題的預測數的估計值
(第一階段)，然後使用這些計算後的值來預估自變數的線性迴歸模式 (第二階段)。
因為計算後的值是根據和誤差無關的變數，所以二階模式的結果會是最佳的。
範例。 商品需求性與其價格和消費者的收入有關嗎？
此模式中的難題在於價格和需求會彼此互相影響。
也就是價格會影響需求，而需求也會影響價格。
二階最小平方迴歸模式可能會使用消費者的收入和落差的價格來計算
和需求的測量誤差無關的價格取代值。
這個取代值是替代之後會被測量、且為最初指定模式中的價格。
統計量。 對於每個模式：
標準和非標準的迴歸係數、多重R、R2、調整的 R2、預估的標準誤、
變數分析表、預測值、以及殘差。
同時還有每一個迴歸係數 95% 的信賴區間，以及參數預估的相關和共變異數矩陣。
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