残差平方的计算公式为(观测值-真实值)^2。
在统计学和数据分析中，残差是预测值和真实值之间的差异。残差平方则是这个差异的平方。在回归分析中，残差平方被用来衡量模型的拟合程度。总残差平方和是所有观测值和真实值之间的差异的平方和，它表示模型未能解释的数据变异量。而残差平方和则是总残差平方和减去剩余平方和，它表示模型能够解释的数据变异量。通过计算残差平方，我们可以评估模型的预测效果，并据此进行模型的优化和选择。
1.残差平方和（RSS）：是各观测值与回归值之差的平方和，表示实际观测值与回归值之间的差异，反映了随机误差的效应。
2.剩余平方和（ESS）：是各观测值与均值之差的平方和，表示回归模型对观测值的拟合程度，反映了系统的效应。
3.决定系数（R^2）：是ESS占总变异量的比例，表示回归模型对观测值的解释能力，其值在0到1之间。
总的来说，残差平方的计算公式和相关知识在统计学和数据分析中有着重要的应用，它能帮助我们更好地理解和评估模型的性能。
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