PRESS (Prediction error sum of squares)는 예측오차의 제곱합으로써,
일반적으로 PRESS 값이 작을 수록 모형이 데이터에 잘 적합한다.

n개의 관측값에서 i 번째 관측치를 뺀 나머지만으로 적합한 회귀식을 구한 뒤,
뺀 관측값에 대하여 예측값 을 계산한 다음 실제 관측 yt와의 차이를 계산한다.
이러한 차이값을 PRESS residual이라 한다.

모든 관측들에 대하여 이 과정을 반복하면 n개의 PRESS residual를 얻게 된다.
일반적으로 말하는 PRESS는 PRESS residual들의 제곱합을 말한다.

예측 제곱합(PRESS)을 사용하여 모형의 예측 능력을 평가할 수 있다.
일반적으로 예측 제곱합(PRESS) 값이 작을수록 모형의 예측 능력이 좋다.

예측 제곱합(PRESS)을 사용하여 일반적으로 해석하는데 편리하도록  R-Sq(pred)를 계산하여 사용한다.
모형 추정에 포함되지 않은 관측치를 사용하여 계산되기 때문에 이들 통계량은 모형이
과대 적합되는 것을 방지할 수 있다.

과대 적합이란 모형 계산에 사용된 데이터 집합의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 설명하지만
새 관측치에 대한 올바른 예측을 제공하지 못하는 모형을 가리킨다.

프레스 통계량의 값이 작다는 것은 적합된 회귀선으로 추측을 잘 할 수 있음을 뜻한다.
단일모형에서 계산한 프레스 통계량의 값은 별 쓸모가 없지만, 두 모형을 비교하는 통계량으로서의
역할은 중요하다.