残差平方和 - Wikipedia統計学において、残差平方和（ざんさへいほうわ、英: residual sum of squares, RSS）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、平方和の分解（英語版） (全平方和（英語版）) = (回帰平方和（英語版）) + (残差平方和) が成り立つ[1]。 説明変数[編集] 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 yi は i 番目の変数の値、xi は i 番目の説明変数の値、（とも）はyiの予測値である。標準線形単純回帰モデルでは、
