基准回归并不一定必须双固定。

在基准回归中，双固定效应是一种常见的控制方法，可以通过控制个体固定效应和时间固定效应来减少其他因素对变量之间关系的干扰。但是，如果存在其他可靠的控制方法或者研究设计本身可以最小化这种可能的干扰，那么使用双固定效应可能并不是必须的。

例如，在某些研究中，可能存在非常精确的控制变量，例如一些个体特征或者环境变量，这些控制变量可以在统计分析中起到类似于双固定效应的作用，从而降低其他因素对变量之间关系的干扰。

因此，是否需要使用双固定效应，要根据具体情况进行评估，包括研究设计、所分析的数据以及研究目的等方面。

ols回归和线性回归的区别

一、含义不同：

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，应用十分广泛。回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量(因变量)对另一个或一组变量(自变量)的回归关系的数学表达式。

二、概念不同：

在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布(多元分析领域)。

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