Mindste kvadraters metode, matematisk metode til approksimation af en funktion med en linearkombination af givne funktioner; udviklet uafhængigt af hinanden af Gauss og Legendre. Metoden anvendes ofte i regressionsanalyse til at finde den bedste funktionssammenhæng for et sæt af målte data. Fx finder man den bedste rette linje y = ax+b gennem et sæt af n punkter (x1,y1), ... ,(xn,yn) ved først at danne kvadratsummen (ax1+by1)2+ ∙∙∙ +(axn+byn)2 og derefter forlange, at summen skal være minimal. Derved får man to ligninger for koefficienterne a og b, som umiddelbart kan løses.