Позволяет построить уравнение связи. Пусть имеется n-пар наблюдений значений СВ X и Y. Идея состоит в том, что кривая проводится таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений экспериментальных данных от теоретической кривой была минимальной.

МНК требует знание вида предполагаемой кривой.

Линейная регрессионная связь.

где – модельное.

Табличный расчет

N	X	Y	X2	Y2	XY	X+Y	(X+Y)2
1	5	5	25	25	25	10	100
2	4	3	16	9	12	7	49
3	5	3	25	9	15	8	64
4	4	3	16	9	12	7	49
5	5	5	25	25	25	10	100
6	5	4	25	16	20	9	81
7	5	4	25	16	20	9	81
8	5	5	25	25	25	10	100
9	4	3	16	9	12	7	49
10	4	3	16	9	12	7	49
11	5	4	25	16	20	9	81
12	5	5	25	25	25	10	100
S	56	47	264	193	223	103	903

Проверка значимости коэффициента регрессии.

Вводят вспомогательные значения.

; ; ;

; ; .

Для проверки значимости коэффициента регрессии вычисляется следующая статистика:

. Мы признаем оценку соответствующего коэффициента незначимой и убираем из уравнения.

Статистическое оценивание уравнения регрессии.

Находим дисперсию предсказанных оценок относительно экспериментальных данных.

; , если . Если OK, то мы говорим, что наше уравнение статистически верно описывает статистический процесс. Если вид уравнения связи не известен, то поступают следующим образом: последовательно строят уравнения связи 1,2,3, … порядков. Для каждого из них вычисляют дисперсию, предсказанные значения отклика () и выбирают то уравнение, для которого число минимально.