最小二乘法是一种经典统计方法，用于分析两个变量间的关系，通过寻找数据点与其拟合直线之间的最小误差。公式表示为 a = y(平均) - b * x(平均)，其中 a 和 b 是实数参数。当一系列成对数据 (x1, y1), (x2, y2), ..., (xm, ym) 在x-y直角坐标系中大致沿着一条直线分布时，我们可以使用这个公式来描述这条直线。

最小二乘法的核心思想是通过最小化所有误差点平方和，找到数据的最佳函数描述。这种方法不仅适用于简单线性回归，还能用于曲线拟合和其他优化问题，如最小化能量或最大化熵。当使用最小二乘估计来得到线性回归模型的参数时，我们关心的是这些估计的精度，即它们与实际参数的接近程度，以及它们是否具有最小方差、线性性和无偏性等优良特性。这些都是评估估计方法优劣的重要考虑因素。