Некоторые особенности метода наименьших квадратов при решении задач:

• Минимизация суммы квадратов отклонений. 2 Метод позволяет подобрать такое решение уравнения, где правая и левая части будут максимально приближены друг к другу. 2
• Возможность работы с приближёнными значениями. 2 Если есть набор данных с погрешностью, то возможно использование приближённых значений. 2 Параметры модели рассчитываются таким образом, чтобы снизить разницу между данными эксперимента и теоретическими данными. 2
• Применение для решения задач, где невозможно найти точный ответ. 2 Например, для переопределения системы уравнений, как правило, не имеющих точного решения. 2
• Способность выявлять скрытые закономерности в данных, очищая их от шума. 1 Метод даёт инструмент для обобщения эмпирических наблюдений, для построения моделей, которые описывают реальные процессы. 1

Однако у метода есть и недостатки: он чувствителен к выбросам — отдельным точкам, сильно отклоняющимся от общей тенденции. 1 Выбросы могут значительно исказить результаты. 1

Также важным является выбор аппроксимирующей функции. 1 Некорректный выбор функции может привести к неверным выводам. 1 Выбор функции должен основываться на понимании природы исследуемого процесса, на предположениях о характере зависимости между переменными. 1