Karratu txikien arrunten metodoa (karratu txikien arruntak)

Karratu txikien arrunten metodoa edo, besterik gabe, karratu txikien arruntak, erregresio linealeko eredu bateko $\beta$ parametroak estimatzeko karratu txikienen metodoa edo, zehatzago, hondar karratuen batura minimotzea estimaziorako irizpide gisa balioatzen duena. Gauss-Markov teoremaren arabera, erregresio-ereduko erroreen batezbestekoak nuluak badira, erroreak korrelaziorik gabeak eta bariantza konstantea badute (homozedastizitatea), orduan lortutako estimazioak alboragabeak eta bariantza txikienekoak dira. Arestiko baldintza hauek betetzen ez direnean, lortutako estimazioak akats edo eragozpen batzuk badituzte, eta zuzenketa batzuk egin edo beste estimazio-metodo batzuk garatu behar dira.

Beste hizkuntzetan: gaztelaniaz, mínimos cuadrados ordinarios.