在数据分析的世界里，SSR（回归平方和）、SSE（残差平方和）和SST（总平方和）是三位重要的“数据侦探”，它们共同帮助我们理解模型的表现。💡 其中，SSR代表预测值与均值之间的差异，像是一位“努力工作者”，专注于提升模型准确性；而SSE则聚焦于实际值与预测值间的差距，好似一位“挑剔的监督者”时刻提醒我们改进。至于SST，则是衡量所有数据波动总量的“全局观察员”。三者关系紧密，SST = SSR + SSE，就像团队合作般不可或缺。

最后，R²回归平方和（决定系数），这位“智慧队长”，通过计算SSR占SST的比例，直观展示模型解释数据变异的能力。🎯 当R²越接近1时，说明我们的模型越优秀！✨ 数据分析之路虽充满挑战，但有了这些工具，一切变得清晰明了。🚀 数据分析 统计学 模型评估