Le critère qui permet de déterminer le meilleur jeu de valeurs pour les paramètres B₀, B₁, B₂, B₃ … est la maximisation du coefficient de détermination

R² = Var(Y_modélisé)/ Var(Y_observé)

ou, ce qui revient au même, la minimisation globale des écarts entre les valeurs de Y modélisées et observées .

Le principe de la méthode consiste à développer l’équation de la somme des carrés des écarts entre les observations et le modèle, pour Y, (SCERy) et d’en calculer la dérivée partielle par rapport à chacun des paramètres. Le minimum de la fonction SCERy correspond au point où toutes les dérivées partielles sont nulles.

Ce système d’équation peut être résolu de façon analytique par le calcul matriciel suivant :

b = (X’X)^-1X’Y

X est une matrice de genre n x p comprenant l’ensemble des n valeurs de X₁, X₂ … X_p-1. On ajoute à X une colonne constante ( X_p=1 partout) pour estimer le paramètre libre B₀.

Y est un vecteur colonne n x 1 comprenant l’ensemble des n valeurs de Y

Le produit matriciel combine donc les genres suivants :

p x n ~ n x p ~ p x n ~ n x 1

Il est défini et produit le vecteur colonne b de genre p x 1, qui reprend la valeur des p paramètres B₀, B₁, B₂, … B_p-1.