Преимущества метода наименьших квадратов при аппроксимации экспериментальных данных:

• Простота математических выводов и лёгкость вычислительных процедур. 1 Метод использует только две переменные, выделяя при этом наилучшую взаимосвязь между ними. 3
• Хорошие статистические свойства полученных оценок (несмещённость, состоятельность и эффективность). 1 Они позволяют строить доверительные интервалы и использовать различные критерии проверки статистических гипотез. 1

Недостатки метода наименьших квадратов:

• Чувствительность к выбросам — аномальным (нетипичным) наблюдениям. 1 Перед оцениванием параметров линейной регрессии необходимо очистить выборку от резких выбросов, то есть удалить соответствующие им наблюдения из таблицы данных. 1
• Не учитывает другие переменные, кроме двух, что может приводить к искажению результатов. 3