残差平方和通常用缩写RSS（Residual Sum of Squares）或SSE（Sum of Squared Errors）来表示。

它是使用回归分析时用来衡量模型拟合程度的统计量，用来描述观测值和回归模型的预测值之间的差异。用到的数学公式为Σ(yi - ŷi)²，其中yi表示观测变量的真实值，而ŷi表示回归模型对yi的预测值。残差平方和越小，说明回归模型的拟合程度越好。对于任何拟合程度良好的回归模型，残差平方和会趋向于比较小的程度。