न्यूनतम वर्ग विधि

तकनीकी रूप से कहा जाय तो न्यूनतम वर्ग की विधि (method of least squares) किसी अतिनिश्चित तंत्र (overdetermined system) का लगभग हल (approximate soluion) निकालने के लिये उपयोग में लायी जाती है। दूसरे शब्दों में, ऐसे समीकरणों का तंत्र जहाँ समीकरणों की संख्या अज्ञात राशियों की संख्या से भी अधिक हो वहाँ यह विधि एक 'लगभग हल' निकालने में सहायता करती है।

न्यूनतम वर्ग की विधि को एक अलग तरीके से भी देखा जा सकता है - दिये हुए आंकड़ों पर कोई वक्र (curve) फिट करना। इसलिये यह 'कर्व-फिटिंग' के लिये बहुतायत में उपयोग की जाती है।

सबसे पहले इस विधि का वर्णन कार्ल फ्रेड्रिक गाउस ने (लगभग १७९४ ई) प्रस्तुत किया था।

• वक्र आसंजन (कर्व फिटिंग)
• मापन अनिश्चितता (Measurement uncertainty)
• वर्ग माध्य मूल (Root mean square)

• MIT Linear Algebra Lecture on Least Squares, from MIT OpenCourseWare
• Derivation of quadratic least squares
• Power Point Statistics Book^{[मृत कड़ियाँ]} -- Excellent slides providing an introductory regression example (University of Texas at Arlington)