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。
