总偏差平方和：为了把解释变量和随机误差对预报变量的合并效应体现在一数中，统计学上把每个效应的平方加起来，即用 表示总的效应，称为总偏差平方和。
残差平方和：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异 称残差，把每个残差的平方后加起来 称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
回归平方和
总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和。
残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数 r2 的值就越大。
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