Une approche standard pour l'approximation des solutions de systèmes surdéterminés consiste à trouver les paramètres du modèle qui minimisent la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites. Cette somme est connue sous le nom de somme des carrés des résidus (SCR). L'objectif est de trouver les paramètres [latex]hat{beta}[/latex] qui minimisent la fonction [latex]S(beta) = sum_{i=1}^{n} (y_i – x_i^T beta)^2[/latex].





