Cette séance de cours introduit la méthode des moindres carrés ordinaires (OLS) comme un outil algébrique pour la régression linéaire. Il couvre la dérivation de l'estimateur OLS, le théorème Frisch-Waugh-Lovell, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, et les propriétés de l'OLS sous les hypothèses de Gauss-Markov. La séance de cours explique également le concept de la bonté d'adaptation en utilisant le coefficient de détermination (R-carré) et discute des tests d'hypothèse, des intervalles de confiance et des types d'erreurs dans l'inférence statistique.