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（Residual Sum of Squares，RSS）是统计学中评估模型拟合程度的一个指标。在回归分析中，残差是指实际观测值与预测值之间的差异。残差平方和越小，意味着模型对数据的拟合越好，因为模型能够更好地解释数据中的变异性。

残差平方和的作用：

1. 衡量模型的拟合质量：残差平方和越小，说明模型对数据的拟合度越高，即模型能够较好地解释数据中的变异性。

2. 评估模型的预测能力：残差平方和越小，表示模型的预测结果越准确可靠。这是因为较小的残差平方和意味着模型能够捕捉到更多的数据变异性，从而提供更准确的预测。

3. 识别模型假设的合理性：残差平方和还可以帮助研究者识别模型中可能存在的假设问题。例如，如果残差平方和较大，可能表明模型未能很好地处理某些数据特征或存在异常值。

4. 比较不同模型的性能：通过计算不同模型的残差平方和，可以比较不同模型的性能，选择拟合效果最好的模型。

如何计算残差平方和：

残差平方和可以通过以下公式计算：

[ text{RSS} = sum_{i=1}^{n} (y_i - hat{y}_i)^2 ]

其中，( y_i ) 是第 ( i ) 个观测值，(hat{y}_i) 是第 ( i ) 个观测值的预测值，( n ) 是观测值的数量。

残差平方和越小，说明模型对数据的拟合越好，预测结果更准确可靠。在实际应用中，我们通常会寻找残差平方和最小的模型作为最佳选择。需要注意的是，残差平方和并不是唯一的评价标准，还需要考虑其他因素，如模型的复杂度、解释性等。