平方和；統計表
Listing 13 shows what the sum of squares code would look like under CICE.
清單13說明了按照CICE如何計算平方和。
The rules of BIC and minimum residual sum of squares are used to gain the optimum error model.
利用BIC準則及殘差平方和最小原則得到振梁加速度計的最佳誤差模型。
The correlation coefficient y-intercept slope of the regression line and residual sum of squares should be submitted.
應該提交其相關系數、Y軸截距、回歸線斜率、殘差平方和。
Therefore, the absolute magnitude of the error pattern can be represented by the extra sum of squares using the weighting factor.
因此，絕對程度的誤差模式可以通過多平方用加權因子代替。
In this paper, the stepwise algorithm for selecting predictors on the basis of the criterion from prediction sum of squares (PRESS) are discussed.
本文提出了基于預測平方和(PRESS)準則選取預報因子的逐步算法。
平方和（Sum of Squares）是統計學與數學中的核心概念，指将一組數值各自平方後相加的總和。它在數據分析、模型拟合及方差分析中具有基礎性作用，主要分為以下三類：
設有一組觀測值 (y_1, y_2, ldots, yn)，其平方和（Total Sum of Squares, SST）定義為各數值與均值偏差的平方和： $$ SST = sum{i=1}^{n} (y_i - bar{y}) $$ 其中 (bar{y}) 為樣本均值。該公式量化了數據圍繞均值的離散程度。
方差分析（ANOVA）
平方和分解為組間平方和（SSB）與組内平方和（SSE）：
$$ SST = SSB + SSE $$
通過比較組間變異與隨機誤差，可檢驗多組均值差異的顯著性。
回歸分析
總平方和（SST）可分解為回歸平方和（SSR）與殘差平方和（SSE）：
$$ SST = SSR + SSE $$
其中 (SSR) 反映模型解釋的變異，(SSE) 表示未解釋的隨機誤差。決定系數 (R = SSR/SST) 由此計算。
在向量空間中，平方和等價于向量模長的平方（(|mathbf{y}|)）。最小二乘法通過最小化殘差平方和（(SSE)）求解最優模型參數，其幾何本質是尋找數據點在特征空間的最短投影距離。
權威參考文獻：
"Sum of squares"（平方和）是統計學和數學中常用的概念，指一組數值的平方相加後的總和。其核心意義在于量化數據的變異程度或離散程度，在不同領域有具體應用：
數學表達式為： $$ text{Sum of Squares} = sum_{i=1}^{n} x_i $$ 其中，(x_i) 是數據集中的每個數值，(n) 是數據點的數量。例如，數據集 {2, 3, 5} 的平方和為 (2 + 3 + 5 = 4 + 9 + 25 = 38)。
方差計算：方差（衡量數據離散程度）的公式基于平方和： $$ text{Variance} = frac{sum_{i=1}^{n} (x_i - bar{x})}{n-1} $$ 其中 (bar{x}) 是均值，分子部分稱為離均差平方和。
回歸分析：用于評估模型拟合效果：
假設數據為 {1, 3, 5}：
平方和是數據分析的基礎工具，用于量化變異、評估模型、計算幾何距離等。其具體含義需結合上下文（如是否包含均值調整）進一步區分。
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