Qr=2(y1-y)2=l 是观察值y,y2,…,y相对均值y的离散程度,即n个观 察值之间的差异。有 Qr=∑[(02-y)2+(y1-y)2 ∑(y-y)2+∑(1-y)2=QR+QE 其中 QR=∑(-y)2= 称为回归平方和。回归平方和是由自变量X的变化而产生, 反映了自变量X的重要程度。 Qg=2(y1-1)2=,人 称为残差平方和。残差平方和的大小反映了试验误差和其 它因素对试验结果的影响程度。 可证明 x2(n-1) 当b=0时,~x()并且,Q2和Q相互独立yy n i T i Q =  y − y = l =1 2 ( ) 是观察值 y1，y2，…，yn相对均值 y 的离散程度，即 n 个观 察值之间的差异。有    = = = = − + − = + = − + − n i n i i i i R E n i T i i i y y y y Q Q Q y y y y 1 1 2 2 1 2 2 ( ˆ ) ( ˆ ) [( ˆ ) ( ˆ ) ] 其中 xx xy n i R i l l Q y y 2 1 2 = ( ˆ − ) = = 称为回归平方和。回归平方和是由自变量 X 的变化而产生， 反映了自变量 X 的重要程度。 xx xy yy n i E i i l l Q y y l 2 1 2 = ( − ˆ ) = − = 称为残差平方和。 残差平方和的大小反映了试验误差和其 它因素对试验结果的影响程度。 可证明 ~ ( 1), 2 2 n − QT   ~ ( 2), 2 2 n − QE   当 b=0 时， ~ (1), 2 2   QR 并且， QE和QR 相互独立