残差平方和

統計学において、残差平方和（ざんさへいほうわ、）は、残差の平方（二乗）の和である。残差二乗和、SSR（sum of squared residuals）やSSE（sum of squared errors of prediction）とも呼ばれる。残差平方和はデータと推定モデルとの差異を評価している尺度である。小さいRSSの値はデータに対してモデルがぴったりとフィットしていること示している。
一般的に、
が成り立つ。
説明変数.
単一の説明変数を持つモデルでは、RSSは以下の式で与えられる。
この時 "y""i" は "i" 番目の変数の値、"x""i" は "i" 番目の説明変数の値、formula_2（formula_3とも）は"y""i"の予測値である。標準線形単純回帰モデルでは、 formula_4（"a" および "b" は係数、"y" および "x" はそれぞれ従属変数および独立変数、εは誤差項）である。残差平方和は ε"i" の推定量の平方の和であり以下の式で表わされる。
この時、α は定数項 formula_6 の推定値、β は回帰係数 "b" の推定値である。