Os mínimos quadrados em são freqüentemente chamados de mínimos quadrados ordinários (OLS), porque foi o primeiro procedimento estatístico a ser desenvolvido por volta de 1800, veja a história . É equivalente a minimizar a norma L 2 , | | Y - f ( X ) | | 2 . Posteriormente, mínimos quadrados ponderados, minimização de outras normas (por exemplo, L 1 ), mínimos quadrados generalizados , Estimativa M , minimização bivariada (por exemplo, regressão de Deming), regressão não paramétrica, regressão de probabilidade máxima, regularização (por exemplo, Tikhonov, cordilheira) e outroyeu2| | Y- f( X) | |2eu1 1técnicas de problemas inversos e várias outras ferramentas foram desenvolvidas. Ainda há controvérsia sobre quem o aplicou, Gauss ou Legendre (ver link ). O termo "ordinário" (implicando em ) foi obviamente adicionado a "mínimos quadrados" somente depois que surgiram tantos métodos alternativos que os OLS (ainda mais) populares precisavam ser diferenciados da infinidade de outras minimizações disponíveis. Quando a adição exata de quadrados mínimos + comuns seria difícil de rastrear, pois isso ocorreu quando se tornou natural ou óbvio fazê-lo.y+