在构建回归分析时，回归平方和（SSR）通常与其他两个关键量——残差平方和（SSE）和总平方和（SST）共同作用。这三者之间存在一个基本关系：总平方和等于回归平方和加上残差平方和（SST = SSR + SSE）。这一公式表明了整个数据集的变异性如何被回归模型所捕捉以及剩余未解释的部分。
从应用角度来看，较高的回归平方和意味着模型具有较强的预测能力，因为它表明大部分的数据变化可以通过该模型合理地解释。然而，在实践中，我们也需要注意避免过度拟合现象的发生，即当模型变得过于复杂以至于开始捕捉噪声而非真实信号时，虽然可能会提高回归平方和，但其泛化性能却会下降。
因此，在选择或优化回归模型时，除了关注回归平方和外，还需要综合考虑其他因素如模型简洁性、预测准确性等，并结合交叉验证等技术手段来确保最终选定的模型既有效又可靠。
