Die kleinsten Quadrate
Ordinary least squares regression minimiert die (zur Achse der unabhaengigen Variablen) senkrechten (Fehler-)abstaende. Das ist aber in letzter Instanz nur dann korrekt, wenn diese (unabhaengige) Variable keine Streuung beinhaltet (Datum, sicher bekannter Wert). Ansonsten ist es genauer, die Fehler gegenueber einer Achse zu minimieren, die eher dem Varianzenverhaeltnis entspricht. (z. B. deren Steigung dem Verhaeltnis der typischen Varianzen der Variablen entspricht)… Das nennt sich dann “Total least squares regression”.