La MCO

Disposant de séries de données pour les valeurs de y, x1, x2 etc. on peut calculer les valeurs des coefficients ao, a1, a2 etc. telle que f(xj) (qu'on va appeler tout simplement f) approxime au mieux la corrélation existante. Autrement dit la moyenne de ses erreurs en valeur absolue doit être minime, ce qui équivaut à la minimisation de la somme de ses carrées. De la formule générale on déduit que l'erreur au moment i noté ei est égale à yi-fi et la somme des moindres carrés est

min e_i²= (y_i-f_i)² =(y_i-(a_o+ a₁x_1i+ a₂x_2i + a_kx_ki))².

ou sous forme matricielle:

Min(y - Xa)' (y - Xa)