Introducimos un enfoque novedoso de minimización de entropía para la solución de problemas de regresión lineal restringida. En lugar de minimizar el error cuadrático, nuestro método minimiza la entropía de Fermi-Dirac, con los datos del problema incorporados como restricciones. Además de proporcionar una solución al problema de regresión lineal, este enfoque también estima el error de medición. El único supuesto previo hecho sobre los errores es análogo al supuesto hecho sobre los coeficientes de regresión desconocidos: específicamente, el tamaño del intervalo dentro del cual se espera que se encuentren. Comparamos los resultados de nuestro enfoque con los obtenidos utilizando la metodología de optimización convexa disciplinada. Además, abordamos problemas de consistencia y presentamos ejemplos para ilustrar la efectividad de nuestro método.