残差平方和（ResidualSumofSquares，即RSS），又称剩余平方和。统计学上，数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
工具/原料
- 回归模型方程原始数据点横纵坐标
方法/步骤
1将每一个数据点横坐标找出，将横坐标代入回归模型方程，计算出理论纵坐标值。
2将数据点的纵坐标减去计算出的、对应的理论纵坐标值，得到两者之差。
3计算两者之差的平方，并将所有平方相加，最后结果即为残差平方和。
残差平方和（ResidualSumofSquares，即RSS），又称剩余平方和。统计学上，数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
将每一个数据点横坐标找出，将横坐标代入回归模型方程，计算出理论纵坐标值。
2将数据点的纵坐标减去计算出的、对应的理论纵坐标值，得到两者之差。
3计算两者之差的平方，并将所有平方相加，最后结果即为残差平方和。
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