LSQは「Least Squares」の略で、最小二乗法を指します。この手法は、観測データとモデルの予測値との誤差の二乗和を最小化することによって、回帰分析やデータフィッティングを行う際に広く使用されます。主に以下のような分野で利用されています。 統計学: データのトレンドを分析するための回帰モデルの構築。 機械学習: モデルのパラメータを最適化するための手法として。 工学: 信号処理や制御システムの設計において。 最小二乗法は、データのばらつきを考慮しつつ、最も適合する直線や曲線を求めるための基本的な手法です。