回归平方和

regression sum of square (SSR)

反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。

用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致，即各实验点(xi,yi)并不一定都落在回归线上，各实验点偏离回归线的程度，可用它们的总偏差平方和（总平方和）QT来表征，QT=∑(yi-Yi)2+∑(Yi-y)2，其中y是各实验值yi的平均值。Qg=∑(Yi-y)2称为回归平方和。Qg越大，自变量与因变量之间的相关性越好。

SSE=∑(yi-Yi)2

SSE: sum of squares Error 残差平方和