最小二乘法公式是壹個數學的公式，在數學上稱為曲線擬合，此處所講最小二乘法，專指線性回歸方程！最小二乘法公式為a=y(平均)-b*x（平均）。
最小二乘法（又稱最小平方法）是壹種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。
擴展資料：
普通最小二乘估計量具有上述三特性：
1、線性特性
所謂線性特性，是指估計量分別是樣本觀測值的線性函數，亦即估計量和觀測值的線性組合。
2、無偏性
無偏性，是指參數估計量的期望值分別等於總體真實參數。
3、最小方差性
所謂最小方差性，是指估計量與用其它方法求得的估計量比較，其方差最小，即最佳。最小方差性又稱有效性。這壹性質就是著名的高斯壹馬爾可夫（ Gauss-Markov）定理。這個定理闡明了普通最小二乘估計量與用其它方法求得的任何線性無偏估計量相比，它是最佳的。