Uma abordagem padrão para aproximar soluções de sistemas sobredeterminados consiste em encontrar parâmetros do modelo que minimizem a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e previstos. Essa soma é conhecida como soma dos quadrados dos resíduos (SSR). O objetivo é encontrar os parâmetros [latex]hat{beta}[/latex] que minimizem a função [latex]S(beta) = sum_{i=1}^{n} (y_i – x_i^T beta)^2[/latex].





