在统计分析中，我们经常遇到各种复杂的术语和公式，这些概念对于理解数据模型至关重要。今天，让我们一起探讨三个重要的统计指标：总平方和（SST）、残差平方和（SSE）以及判定系数（R²）。这些概念不仅帮助我们评估模型的拟合程度，还能揭示变量间的相关性。

🎯 总平方和（SST）衡量的是所有观测值与平均值之间差异的平方和。它反映了因变量总体的变异情况，是评估模型性能的基础。✨

🔍 残差平方和（SSE）则表示预测值与实际观测值之间的差异平方和。简单来说，就是模型预测误差的总和。当我们试图找到最佳拟合线时，SSE越小越好，这意味着我们的模型更加精准。📉

💡 判定系数（R²），也被称作决定系数，是用来衡量模型解释变异性的比例。R²值介于0到1之间，数值越高，说明模型对数据的解释能力越强。换句话说，R²值高意味着模型中的自变量能够很好地解释因变量的变化。🚀

掌握这些基本概念，可以帮助我们在数据分析和建模过程中做出更明智的决策。希望今天的分享对你有所帮助！📚

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