RSS:ResidualSumofSquares残差平方和：用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

TSS:TotalSumofSquares总离差平方和/总平方和：反映全部数据误差大小的平方和。

ESS:ExplainedSumofSquares回归平方和/解释平方和：反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。

RSS，TSS，ESS的关系是：TSS=RSS+ESS。

扩展资料：

残差平方和的性质：

性质1只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。

性质2增加解释变量必然导致RSS减小。因此，如果想降低RSS，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。

性质3包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。

F检验和t检验之间的关系：

在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

参考资料来源：百度百科-残差平方和