將每一個數據點橫座標找出，將橫座標代入迴歸模型方程，計算出理論縱座標值。將資料點的縱座標減去計算出的、對應的理論縱座標值，得到兩者之差。計算兩者之差的平方，並將所有平方相加，最後結果即為殘差平方和。擴充套件資料

解釋變數與殘差平方和

殘差平方和RSS具有以下性質：

性質1 只有常數項沒有其他解釋變數的迴歸方程的RSS和TSS相等，其決定係數為0。

性質2 增加解釋變數必然導致RSS減小。因此，如果想降低RSS，只要在迴歸方程中儘可能地加入解釋變數就能達到目的。

性質3 包含常數項全部解釋變數的個數K等於樣本數n時，RSS為0，決定係數為1。

F檢驗和t檢驗之間的關係

在一些場合t檢驗不僅可以進行雙側檢驗，也可以進行單側檢驗。而F檢驗沒有單側和雙側的區別。當進行雙側檢驗的時候兩種檢驗的P值相同。

公式概念

為了明確解釋變數和隨機誤差各產生的效應是多少，統計學上把資料點與它在迴歸直線上相應位置的差異稱為殘差，把每個殘差平方之後加起來 稱為殘差平方和，它表示隨機誤差的效應。一組資料的殘差平方和越小,其擬合程度越好。

將每一個數據點橫座標找出，將橫座標代入迴歸模型方程，計算出理論縱座標值。將資料點的縱座標減去計算出的、對應的理論縱座標值，得到兩者之差。計算兩者之差的平方，並將所有平方相加，最後結果即為殘差平方和。擴充套件資料

解釋變數與殘差平方和

殘差平方和RSS具有以下性質：

性質1 只有常數項沒有其他解釋變數的迴歸方程的RSS和TSS相等，其決定係數為0。

性質2 增加解釋變數必然導致RSS減小。因此，如果想降低RSS，只要在迴歸方程中儘可能地加入解釋變數就能達到目的。

性質3 包含常數項全部解釋變數的個數K等於樣本數n時，RSS為0，決定係數為1。

F檢驗和t檢驗之間的關係

在一些場合t檢驗不僅可以進行雙側檢驗，也可以進行單側檢驗。而F檢驗沒有單側和雙側的區別。當進行雙側檢驗的時候兩種檢驗的P值相同。

公式概念

為了明確解釋變數和隨機誤差各產生的效應是多少，統計學上把資料點與它在迴歸直線上相應位置的差異稱為殘差，把每個殘差平方之後加起來 稱為殘差平方和，它表示隨機誤差的效應。一組資料的殘差平方和越小,其擬合程度越好。