"DRS"是依据"最小三乘法"编制的数据回归分析软件；它使得一元线性、多元线性、一元非线性以至多元非线性的数据回归，计算更简单结果更准确。 

应用领域

实验室：试验是人们研究某事物过程因果关系及其变化规律的一种方法，通常做试验能得到一些相关数据，这些数据演绎着事物的变化过程，我们可以把这些相关数据回归成数学模型，以帮助我们分析解决实际中的问题。  

工程设计：在工程设计中，需要很多复杂的计算，这些计算依赖于试验数据，或以大量实验数据为基础绘制的图表，把这些实验数据或图表回归成数学模型，将计算过程和数学模型编成计算机程序，那么，这样的复杂计算，就会在按几下按键的情况下得出正确的结果。 
 
工程中计算机模拟预测：在工程过程中，可以把积累的大量相关数据回归成数学模型，把这个反映过程的数学模型编成软件，在以后的工程过程中，通过这个软件预测这个工程过程的情况，从而达到计算机预测预报的目的。用同样的方法，也可搞计算机仿真模拟，通过对积累的大量相关数据建立数学模型，编成相应的模拟软件，利用计算机进行模拟操作。 

工程过程中优化控制：用数据回归建立数学模型，编成计算机程序，输入计算机，可实现过程优化控制，由于实际过程的复杂性，单单依靠模型还不能准确的进行控制，它可与模糊控制结合起来，模型控制虽然相对不准确，但它有预测功能，可进行超前控制，模糊控制虽然准确，但它是由结果反馈后再控制，复杂过程控制点到控制目标，有一段时间差，这就造成了模糊控制的控制滞后，模型控制超前不准确，模糊控制滞后但准确，两者结合互补对方的不足，使得过程优化控制找到了最佳方案，所以模型控制和模糊控制相结合，才是计算机对过程优化控制的发展方向。另外，复杂过程影响因素太多，计算机的制约，使得一些模型不容易建立，可以把复杂的过程分成若干个单元，这个单元的影响因素就减少了，对这个单元建模型，这个单元模型即容易建立也准确，再把所有单元模型综合起来控制，从而达到计算机优化控制的目的。 
 
仪器仪表制造：对某物质的某些特性数据的检测，可通过某种手段(如光谱、色谱等)检测出此物质相应数据，把大量的数据和特性数据相关联建成数学模型，就可用某种手段检测出数据和数学模型计算出相应的特性数据值。利用这个方法，可制造出检测仪器。