Olgu $x$ ja $y$ kaks füüsikalist suurust, kus $x$ on sõltumatu muutuja (mille määramatus on eeldatavasti tühine) ja $y$ on mõõdetav (ja mõõteviga omav) suurus. Oletagem, et $y$ ja $x$ tõeliste väärtuste vahel eksisteerib range seos $y=f(x)$, kus funktsioon $f$ on teooriast teada, aga selles sisalduvad mõned vabad parameetrid, millele tuleks leida sellised väärtused, et mudel optimaalselt sobituks katseandmetega. Näiteks lineaarse sõltuvuse korral $y=ax+b$, kus parameetriteks on sirge tõus $a$ ja algordinaat $b$.
Olgu eksperimentaalne sõltuvus tabuleeritud katsepunktidena $(x_i,y_i)$, kus kõik $y_i$ väärtused on ühesuguse määramatusega (või piirveaga). Vähimruutude meetodi korral (mis tuleneb suurima tõepära printsiibist) parameetrite optimaalsed väärtused määratakse tingimusest, et mõõdetu ja arvutatu erinevuste (vigade) ruutude summa $\sum [y_i-f(x_i)]^2$ saavutaks miinimumi.
Vastav analüüs lineaarse sõltuvuse korral annab tulemuseks valemid: $$a=\frac{n\sum x_iy_i-\sum x_i\sum y_i}{n\sum x_i^2-(\sum x_i)^2},\quad b=\frac{\sum x_i^2\sum y_i-\sum x_i\sum x_iy_i}{n\sum x_i^2-(\sum x_i)^2},$$ kus $n$ on katsepunktide arv. Need valemid võib esitada ka mitmel alternatiivsel kujul, näiteks $$a = \frac{\sum (x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum (x_i-\bar x)^2},\quad b=\bar y - a \bar x,$$ kus $\bar x$ ja $\bar y$ tähistavad vastavaid aritmeetilisi keskmisi.
Mittelineaarse funktsiooni korral seda analüüsi lõpuni teha ei õnnestu ja optimum tuleb leida numbriliselt ehk iteratiivselt.