Чтобы решить задачу с помощью метода наименьших квадратов, нужно выполнить следующие шаги: 3

1. Определить уравнение линии, которое, по мнению, наилучшим образом соответствует данным. 3 Чаще всего берут линейную регрессию вида y(x) = ax + b, где a — угловой коэффициент, b — свободный член. 45
2. Выписать систему уравнений для нахождения параметров a и b. 5
3. Провести вычисления по экспериментальным данным и подставить значения в систему. 5
4. Решить систему любым удобным методом (для размерности 2–3 можно и вручную). 5
5. Получить искомое уравнение. 5

Иногда дополнительно к нахождению уравнения регрессии требуется найти остаточную дисперсию, сделать прогноз значений, найти значение коэффициента корреляции, проверить качество аппроксимации и значимость модели. 5

Метод наименьших квадратов — универсальный инструмент, который широко используется на практике для решения различных задач, связанных с аппроксимацией данных. 4 Однако при его применении нужно учитывать ограничения и возможность наличия выбросов и нелинейных зависимостей. 4