在构建回归模型时，我们常常需要对数据的变异进行分析，以评估模型的拟合效果。这种分析通常涉及到三个关键概念：总离差平方和（Total Sum of Squares, TSS）、回归平方和（Explained Sum of Squares, ESS）以及残差平方和（Residual Sum of Squares, RSS）。这些指标帮助我们理解因变量的变化是如何被自变量解释的。

首先，总离差平方和（TSS）衡量的是因变量的实际值与其均值之间的差异程度。它反映了整个样本数据的总变异性。计算公式为所有观测值与均值之差的平方和。TSS可以看作是模型试图解释的数据变异总量。

其次，回归平方和（ESS）表示的是由回归方程所解释的部分，即通过自变量预测因变量所产生的变异。ESS越大，说明回归模型对数据的解释能力越强。具体来说，它是预测值与均值之差的平方和，展示了回归线如何捕捉到数据的趋势。

最后，残差平方和（RSS）则代表了未被回归模型捕捉到的那部分变异，也就是实际观察值与预测值之间的差距。RSS越小，表明模型的预测准确性越高。它的计算方法是将每个观测点的实际值减去其对应的预测值后求平方并累加起来。

这三个组成部分之间存在一个重要的关系：TSS = ESS + RSS。这意味着总变异可以被分为两部分——一部分是由模型成功解释的（ESS），另一部分则是未能解释的（RSS）。通过对这三者的比较，我们可以判断出回归模型的整体表现，并据此做出进一步优化决策。

综上所述，在回归分析过程中，正确理解和应用TSS、ESS和RSS对于建立有效的预测模型至关重要。它们不仅提供了关于数据分布的信息，还为我们提供了评估模型性能的重要依据。通过持续改进模型以减少RSS并提高ESS的比例，我们可以获得更加准确可靠的预测结果。