Residual sum of squares

（回归系数）的方法是普通最小二乘法（英語：ordinary least squares，簡稱OLS），它基於誤差值之上。用這種方法估计 β {\displaystyle \beta } ，首先要計算残差平方和（residual sum of squares；RSS），RSS是指将所有误差值的平方加起來得出的数： R

殘差平方和（英語：Residual sum of squares，縮寫：RSS）在統計學上是指將所有做預測時的誤差值平方加起來得出的數： R S S = ∑ i = 1 n e i 2 {\displaystyle RSS=\sum _{i=1}^{n}e_{i}^{2}\,}

地區安全體系（Regional Security System），一項東加勒比海國家所簽署的國際防衛協定 殘差平方和（Residual sum of squares） 皇家統計學會（Royal Statistical Society），一個英國統計學家的科學和專業機構 接收端擴展（Receive-side

{\text{SST}}=\sum _{i=1}^{n}y_{i}^{2}-{\frac {1}{n}}\left(\sum _{i}y_{i}\right)^{2}} 迴歸平方和SSReg (sum of squares for regression。也可寫做模型平方和，SSM，sum of squares for

统计学和最优化中，误差（error）和残差（residual）是两个相近但有区别的概念，二者均是统计样本中某一元素的观测值（英语：observed value）与其“真值”（未必可直接观测得到）之间的离差的度量。观察的误差是观测值与相关量（例如总体平均值）的真值之间的差值。残差是观测值与统计量的估计