Un enfoque estándar para aproximar soluciones a sistemas sobredeterminados consiste en encontrar parámetros del modelo que minimicen la suma de las diferencias cuadráticas entre los valores observados y predichos. Esta suma se conoce como suma de residuos al cuadrado (SSR). El objetivo es encontrar los parámetros [latex]hat{beta}[/latex] que minimicen la función [latex]S(beta) = sum_{i=1}^{n} (y_i – x_i^T beta)^2[/latex].





