Let us assume that n historical data points are available: (t1, D1), (t2, D2), ..., (tn, Dn). The least-squares method estimates a and b by minimizing the following sum of squared errors:
Hãy để chúng tôi giả định rằng dữ liệu lịch sử n điểm có sẵn: (t1, D1), (t2, D2),..., (tn, Dn). Phương pháp tối thiểu ước tính một và b bằng cách giảm thiểu số lỗi bình phương, sau đây:
Chúng ta giả sử rằng n điểm dữ liệu lịch sử có sẵn: (t1, D1), (t2, D2), ..., (tn, Dn). Phương pháp bình phương nhỏ nhất ước tính a và b bằng cách giảm thiểu các khoản sau đây của các lỗi bình phương: