统计学中的一个关键概念是残差平方和，它用于衡量数据点与回归线之间的差距。当我们计算每个数据点与其在回归线对应位置的差异（称为残差）的平方和时，就得到了残差平方和。这个量直接反映了随机误差对模型预测的影响。在分析模型的总体误差时，我们需要将残差平方和与总平方和（即所有数据点与平均值的差的平方和）相加，得到总偏差平方和。回归平方和与总偏差平方和的比值，即判定系数r2，它反映了模型解释数据变异性的程度。r2越大，说明模型对数据的拟合越好，残差平方和在总平方和中的占比越小。因此，r2的值是评估回归模型有效性的关键指标之一。