Метод наименьших квадратов используется для аппроксимации данных, минимизируя сумму квадратов отклонений между наблюдаемыми значениями и модельными предсказаниями. 2 Это позволяет снизить влияние случайных ошибок измерения. 2

Суть метода: возможные отрицательные значения ликвидируются не модулем, а возведением отклонений в квадрат. 3 Затем подбирается такая функция, чтобы сумма квадратов отклонений была как можно меньше. 3

Пример: при построении линии регрессии по набору данных метод наименьших квадратов минимизирует сумму квадратов вертикальных отклонений точек данных от линии. 2