定義
回帰分析（特に単回帰や重回帰）において、誤差平方和（残差平方和）を最小にするパラメータ推定法。
特徴
線形回帰の基本手法として最も広く使われる。
記述統計だけでなく、推測統計・回帰モデル構築で重要。
使いどころ
変数間の線形関係をモデル化し、予測や解釈を行う場合。
記述統計的には「回帰直線を描画してデータの傾向を要約する」という意味で使われることもある。
応用例
広告費と売上の関係を単回帰でモデル化し、最小二乗法で回帰直線を求める。
経験公式を作る際に、観測データに対して直線フィットを行う。
留意点
外れ値に弱い特性があり、外れ値があると回帰直線が大きく歪む可能性がある。
誤差が正規分布・独立同分散などの仮定から逸脱していると、厳密な推定としては誤差を伴う。
