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Lineare Regression, Ausgleichsrechnung mit dem Lösungsansatz einer ganz rationalen Funktion ersten Grades ( Ausgleichsgerade, Regressionsgerade)
Summe der Abstandsquadrate, summierte Quadrate der vertikalen Abstände
Prinzip der kleinsten Quadrate, Gaußsches Minimalprinzip,
erlaubt die eindeutige
Berechnung des besten Parametersatzes einer Näherungsfunktion
für die Entwicklung von Meßwerten bei vorgegebenem
Ansatz für die Ausgleichskurve,
die Summe der Abstandsquadrate 
ist für die optimale
Näherung minimal
Parameter des Lösungsansatzes
, Parameter der Regressionsfunktion.
Normalgleichungen, Bestimmungsgleichungen für die Parameter
eines Lösungsansatzes nach dem
Gaußschen Minimalprinzip
Lineare Regressionskoeffizienten, Parameter der Ausgleichsgeraden, Lösung der Normalgleichungen für Ausgleichsgeraden bei Stichprobenumfang N
Mittlere Fehler der linearen Regressionskoeffizienten,
Empirische Reststreuung (engl.: Covariance), Maß für die Güte der gewählten Ausgleichsgerade
Vertikaler Abstand,
Differenz des Funktionswertes der
Ausgleichskurve
zum Meßwert 
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