第一个平方和衡量的是被解释变量(Y)波动的程度或不确定性的程度.
第二个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中能被解释变量(X)解释的部分.
第三个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中不能被解释变量(X)解释的部分.
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.
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.