残差平方和的自由度为：n-k-1
其中一元线性回归中SSE残差平方和，其自由度为n-2，因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数β0和β1，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去2，也即其自由度为n-2。
残差平方和自由度指的是对于一个线性回归模型，剩余误差（即实际值和预测值之间的差值）的平方和所对应的自由度数。 它反映的是该模型中“不确定性”的度量，即不可能通过回归线来完全解释数据的方差。
它可以帮助我们评估模型的拟合程度。 它反映了模型预测值和实际值之间的偏差，当残差平方和较小时，我们就可以说模型拟合的较好。
自由度是一个随机向量的维度数，也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。在不同的学科中对它的定义稍有差异。例如，在数学上常被用于抽样分布中；指的是计算一个统计量时，取值不受限制的变量个数。自由度涉及学科众多，例如统计学、计量经济学、物理学等学科都有它的身影。其中最普遍的运用就是在方差分析中了。
齿轮系机构自由度和质点系自由度
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