【多选题】残差平方和是指A. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差B. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差C. 被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分D. 被解释变量的总离差平方和回归平方之差E. 被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和

本题考查残差平方和的概念及相关性质，解题思路是依据残差平方和的定义、与总离差平方和及回归平方和的关系，对每个选项进行逐一分析判断。

选项A

在回归分析中，被解释变量的变差受到多种因素影响，其中随机因素会导致被解释变量产生波动。残差平方和衡量的就是这种由于随机因素影响所引起的被解释变量的变差。因为残差是实际值与拟合值的差值，它反映了除解释变量之外其他不可控因素（即随机因素）对被解释变量的影响，所以选项A正确。

选项B

解释变量变动所引起的被解释变量的变差是由回归方程所解释的部分，这部分用回归平方和来表示，而不是残差平方和。回归平方和反映了回归模型中解释变量对被解释变量的解释能力，所以选项B错误。

选项C

回归方程是对被解释变量和解释变量之间关系的一种拟合，它只能解释被解释变量变差的一部分。残差平方和就是被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分，也就是剩余的、由其他未考虑因素（如随机误差等）导致的变差，所以选项C正确。

选项D

在回归分析中，被解释变量的总离差平方和（SST）可以分解为回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE）两部分，即$SST = SSR + SSE$。移项可得$SSE=SST - SSR$，所以残差平方和是被解释变量的总离差平方和回归平方之差，选项D正确。

选项E

设被解释变量的实际值为$y_i$，拟合值为$\hat{y}_i$，残差$e_i=y_i - \hat{y}_i$，残差平方和$SSE=\sum_{i = 1}^{n}e_{i}^{2}=\sum_{i = 1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}$，也就是被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和，所以选项E正确。