，并使得求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。“最小平方法”是对线性方程组，即方程个数比未知数更多的方程组，以回归分析求得近似解的标准方法。在这整个解决方案中，最小平方法演算为每一方程式的结果中，将残差平方和的总和最小化。最重要的应用是在曲线拟合上。最小平方所涵义的最佳拟合，即残差（残差为：观测值与模型提供的拟合值之间的差距）平方总和的最小化。当问题在自变量（"x"变量）有重大不确定性时，那么使用简易回归和最小平方法会发生问题；在这种情况下，须另外考虑变量-误差-拟合模型所需的方法，而不是最小