Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)

Kuadrat Terkecil Biasa (OLS) adalah metode kanonik untuk mengestimasi parameter model regresi linear dengan meminimalkan jumlah kuadrat selisih antara nilai observasi dan nilai prediksi. Pertama kali diterbitkan oleh Adrien-Marie Legendre pada tahun 1805 dan dikembangkan secara independen oleh Carl Friedrich Gauss (yang mengklaim prioritas sejak 1795), OLS terbukti optimal di bawah teorema Gauss-Markov: dengan asumsi-asumsinya, ia menghasilkan Estimator Linear Tak Bias Terbaik (Best Linear Unbiased Estimator - BLUE) dari koefisien regresi.