总偏差平方和，回归平方和 ，残差平方和这三者的关系是什么

总偏差平方和=回归平方和+残差平方和，残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数r2的值就越大。

第一个平方和衡量的是被解释变量（Y）波动的程度或不确定性的程度。

第二个平方和衡量的是被解释变量（Y）不确定性程度中能被解释变量（X）解释的部分。

第三个平方和衡量的是被解释变量（Y）不确定性程度中不能被解释变量（X）解释的部分。

随机变量

Xij与总平均数的偏差的平方和是刻画试验所得全部数据的离散程度的一个指标，因此，各个总体Xi(i=1，2，...，r)是否同分布，可以从偏差平方和中获得信息，而偏差平方和中包含各总体之间所抽取数据的差异和随机因素造成的试验误差两部分信息，如果能把偏差平方和中的这两部分信息分解出来并对其进行比较，就可以达到检验假设的目的。

以上内容参考：百度百科-偏差平方和

第一个平方和衡量的是被解释变量(Y)波动的程度或不确定性的程度。
第二个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中能被解释变量(X)解释的部分。
第三个平方和衡量的是被解释变量(Y)不确定性程度中不能被解释变量(X)解释的部分。
残差平方和：为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异 称残差，把每个残差的平方后加起来 称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和。
残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数 r2 的值就越大。