完全最小二乘法（Total Least Squares），也被稱為總體最小二乘法，是一種數學最佳化技術，主要用於處理和擬合數據。它與普通最小二乘法的主要區別在於，普通最小二乘法假設只有觀測值（或因變數）含有誤差，而完全最小二乘法則同時考慮了係數矩陣（自變數）和觀測值（因變數）的誤差。
具體來說，完全最小二乘法在處理數據時，不僅考慮觀測值的誤差，還考慮了係數矩陣中可能存在的誤差。這種方法的目的是找到一種解決方案，使得預測值與實際觀測值之間的誤差之和最小。在數學表達上，完全最小二乘法可以表示為求解一個擴展後的矩陣方程的最小二乘解，其中包含了係數矩陣和觀測值的誤差擾動。
在實際套用中，完全最小二乘法被廣泛套用於各種領域，如統計學、工程學和經濟學等，以處理和分析含有誤差的數據。