Метод наименьших квадратов
Сущность метода: сумма квадратов отклонений экспериментальных точек от сглаживающей кривой должна обращаться в минимум.
Заменяем линейной функцией вида y = kx + b=φ(x),
где 
; 
; 
.
Пример 4. 6. Количество прибывших туристов
| Годы | среднее | ||||||
| x | 3,5 | ||||||
| y | |||||||
| 309,167 | ||||||
(xi- )2
| 6,25 | 2,25 | 0,25 | 2,25 | 2,25 | 6,25 | Σ=17,5 |
Dx=17,5/6=2,991667.
; b=85-4
3,5=71,0; 
На ПК: 1. Ввести в А1:А6 значения х. В В1:В6 значения у.
2. Вызвать Сервис, Анализ данных, Регрессия. В подменю: Входной интервал у (В1:В6); Входной интервал х(А1:А6); Выходной интервал С1, ОК. Читаем: y – пересечение =71=b. Переменная х = 4= k.
Полученную линию линейной регрессии можно использовать для прогнозирования. Например, ожидаемое количество туристов в 2006 году ( х = 7)составит
чел.