Ưu điểm: 
dễ hiểu, cung cấp cái nhìn nhanh về độ phù hợp của mô hình.
Hạn chế:
- cao không đảm bảo mô hình tốt (có thể do quá khớp – overfitting).
- Trong hồi quy bội, luôn tăng khi thêm biến, dù biến đó không có ý nghĩa. Nên dùng Adjusted để khắc phục.
- Không phù hợp để so sánh giữa các mô hình khác nhau (như tuyến tính vs phi tuyến).
Ví dụ
Đánh giá mô hình: cao (SSR lớn, SSE nhỏ) cho thấy mô hình tốt. Trong ví dụ quảng cáo và doanh thu, 
cho thấy chi phí quảng cáo giải thích gần như toàn bộ biến thiên của doanh thu.
So sánh mô hình: Nếu thêm biến độc lập (ví dụ: kênh quảng cáo), SSR có thể tăng, nhưng cần kiểm tra xem SSE giảm đáng kể không.
Chẩn đoán: Nếu SSE lớn, cần kiểm tra lại giả định của hồi quy (tuyến tính, phân phối sai số, ngoại lai).
Liên hệ với các tổng bình phương:
