回归分析中的方差分解是一种统计方法，用于将因变量的总变异分解为不同来源的贡献。通过这种方法，可以评估模型中各个自变量对因变量变异的解释程度。总平方和（SST）被分解为回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE），其中SSR表示模型解释的变异，SSE表示未被解释的变异。方差分解帮助我们判断模型的拟合优度，例如通过计算判定系数（R²）来量化模型解释的变异比例。这一过程在模型选择和优化中具有重要作用。