Metoda najmniejszych kwadratów – najczęściej stosowana metoda dopasowania modelu liniowego do danych, np. w analizie korelacji czy analizie regresji. Polega ona na dopasowaniu linii prostej, która będzie leżała jak najbliżej wszystkich wyników – tak aby suma odległości wszystkich punktów od linii była minimalna. Z racji tęgo, że niektóre wartości tych odległości są ujemne, a niektóre dodatnie, przed zsumowaniem ich podnosi się je do kwadratu, aby zapobiec “zniesieniu” się wartości dodatnich i ujemnych.