Як лінійну, так і нелінійну регресію розглядають у поліноміальнім методі найменших квадратів (), що також описує дисперсію в передбаченні залежної змінної (вісь y) як функцію від незалежної змінної (вісь x) та відхилень (похибок, шуму, збурення) відносно оцінюваної (допасовуваної) кривої.