残差平方和越小说明模型拟合得越好，数据点和模型预测值之间的差异更小，预测结果更准确可靠。

残差平方和（RSS）是衡量统计模型拟合优度的一个重要指标，它表示模型预测值与实际观测值之间差异的平方和。在回归分析中，一个模型的残差平方和越小说明该模型对数据的拟合效果越好。这是因为RSS直接反映了数据点和模型预测值之间的距离，当RSS较小时，表明模型的预测值与实际数据点非常接近，即数据点更密集地分布在模型预测值的周围。

具体来说，残差平方和的计算公式为：RSS = Σ(y_i - ŷ_i)^2，其中y_i表示第i个实际观测值，ŷ_i表示第i个模型预测值。这个公式计算了每个数据点的实际值与预测值之差的平方，并将所有这些平方差加起来。因此，RSS越小，说明每个数据点的预测值与实际值之间的差异越小，模型对数据的拟合程度就越高。

此外，一个拟合良好的模型通常意味着更高的预测准确性和可靠性。当模型能够更好地捕捉数据中的趋势和模式时，它对未见过的新数据的预测也会更加准确。因此，在实际应用中，我们常常通过比较不同模型的残差平方和来选择最优的模型，以期获得更准确的预测结果。总之，残差平方和是评估模型拟合效果的一个关键工具，它帮助我们判断模型是否能够有效地解释数据并做出可靠的预测。