А)Обычно используется для статистической обработки результатов эксперимента, когда по заданному набору точек на плоскости (хотя можно и не только для плоскости применять) получают функцию в виде уравнения (т. е. аналитически заданную) , непрерывную в области, заданной этими точками, которая максимально близко соответствует этому заданному набору точек. Такое определение функции обычно называется табличным, а полученную в результате в аналитическом виде функцию - линией регрессии. Критерий её поиска - минимизация суммы квадратов отклонений данной функции (линии регрессии) от изначально заданных точек, поэтому и называется "метод наименьших квадратов".
б)основная тенденция изменения чего-либо: например, в математике — временного ряда.
в) Линия проходит через центр тяжести выборочных данных,
то есть выполняется равенство:
y=b1+sum(bi·xi)
г)Нет, не может. Потому что в этом случае параллельно опустив тренд до первой же точки , мы уже добьемся лучшего совпадения с экспериментальными данными. Все расстояния от тренда до экспериментальных точек уменьшатся, а, значит, уменьшится и сумма квадратов расстояний.
Возможно,где-то я ошиблась