请教多元回归中的方差分析

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多元回归分析中，随机扰动项的方差的无偏估计值等于残差平方和(RSS)/以自由度，在基本假定的条件下，被解释变量的方差等于随机扰动项的方差
而在方差分析中，样本Y的方差等于总变差（TSS）/自由度，然后总变差可以分解为ESS和RSS。我想请问一下，上述两种计算的方差为何都能估计被解释变量的方差呢？两者有何区别？求大牛指导？

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关键词：多元回归 方差分析 多元回归分析 解释变量 无偏估计 回归分析 自由度 样本

我觉得上面的是针对回归模型的，后面的是针对多元里的方差分析，研究各因素之间是否显著差别的。但本质应该是一致的（回归可也拆分的，分为组内和组间，可以考虑的是F检验思想）
第一个可以通过证明得到：
在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，
y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，
利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，
y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2
y=a+bx+u
E(y)=E(a+bx+u)=a+bx
D(y)=E((y-E(y))^2)=E(u^2)=σΛ2