最小二乘法是一种数学方法，用于曲线拟合，二乘，就是平方，是早年翻译的沿用。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

　　当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据，(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一个已知类型的函数，y=f(x)，与之拟合,使得实际数据和理论曲线的离差平方和:∑[yi-f(xi)]^2（从i=1到i=n相加）为最小.这种求f(x)的方法，叫做最小二乘法。

　　求得的函数y=f(x)常称为经验公式，在工程技术和科学研究的数据处理中广泛使用.最普遍的是直线(一次曲线)拟合,在现代质量管理上，对散布图的相关分析上也用此法。