离均差平方和（Sum of Squares Deviation，SSD）是统计学中的一个概念，用于度量一组数据点与其均值之间的偏离程度。
计算离均差平方和的步骤如下：
1. 计算数据点的平均值（均值）。
2. 计算每个数据点与均值之间的差（即离均差）。
3. 将每个离均差平方，得到离均差的平方和。
4. 离均差平方和越大，表示数据点与平均值之间的偏离程度越大。
离均差平方和在统计学中有多种应用，例如在回归分析中，用于评估回归模型的拟合程度。较小的离均差平方和表示模型与实际数据点之间的拟合程度较好。
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