OLS

OLS算法用于求解最小二乘问题，通过从矩阵A中选择最佳r个回归器，找到最优解。同时返回向量ind中最佳回归量的索引。

MATLAB作业，关于OLS的回归，是二元一次方程的回归。

这个函数利用给定的回归变量在Matlab中执行标准的多元OLS回归。回归变量应为列向量，观察值应在行中提供。回归结果包括模型的系数、估计值和残差，分别存储在单独的矩阵中。与Matlab提供的标准回归代码相比，它具有更快的运行速度，并且在一个全面的位置提供更多信息，使用户可以轻松访问所需的所有信息。该函数无需额外安装统计工具箱即可运行。此外，它还提供了异方差一致的标准误差（White 1980），并且未来将进一步扩展以支持滚动窗口回归分析。

这个存储库包含Matlab和Python中使用神经网络进行OLS学习的代码，适用于蛛网模型。Matlab代码分别是'cobweb_ANN.m'（使用线性激活函数）和'cobweb_ANN_2.m'（使用Sigmoid激活函数），Python代码分别是'cobweb_ANN_P.py'（线性激活函数）和'cobweb_ANN_P_2.py'（Sigmoid激活函数）。所有代码都使用 'Shocks_var.txt' 和 'w_lag.txt' 两个数据文件，确保结果的可比性。