最小二乘方（least squares），法学-社会学-社会学方法-数据分析，一种数学优化技术，通过最小化残差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。又称最小二乘法、最小平方法。最小二乘方由德国数学家C.F.高斯在计算谷神星轨道时首先使用，并于1809年于其著作《天体运行论》中发表。而法国科学家A.-M.勒让德（Adrien-Marie Legendre，1752～1833）于1806年也独立提出了最小二乘方，高斯与勒让德曾为谁最早创造最小二乘方原理而发生争执。最小二乘方问题可分为两线性或一般最小二乘方[注]和非线性最小二乘方两类。这一分类取决于残差是否为线性。普通最小二乘方问题广泛存在于统计回归分析中，而非线性最小二乘方问题通常用于解决迭代求精，每一次迭代，系统都取近似线性形式的计算，因此两种类型的核心计算方式是相似的。