多元回归的总平方和 SST（sum of squares total）可以分解为回归平方和 SSR（sum of squares regression）和残差平方和SSE（sum of squares error），即有。其中SST 的自由度为，SSE 的自由度为n-p，SSR的自由度为p1。其中n表示样本量，p表示模型的参数个数。从模型的基本信息图可知，参与建模的样本量为70，变量个数为8个，加上截距项模型共9 个参数。因此SSE 的自由度为70-9=61，本题选C。

要确定多元回归方差分析中残差平方和（SSE）统计量对应的自由度，我们需要知道回归模型中使用的变量数量以及总样本量。

假设图中提供了以下信息：
- 总样本量（n）：70
- 自变量数量（k）：8

多元回归中，残差平方和（SSE）的自由度计算公式为：
\[ \text{自由度} = n - k - 1 \]

根据上述公式，我们可以计算出：
\[ \text{自由度} = 70 - 8 - 1 = 61 \]

因此，正确答案是 C: 61。

### 专业分析：
在多元回归分析中，自由度是一个非常重要的概念。它表示在估计模型参数时，数据中可以自由变化的值的数量。具体来说：
- 总自由度（Total Degrees of Freedom, TDF）是总样本量减去1，即 \( n - 1 \)。
- 回归自由度（Regression Degrees of Freedom, RDF）是自变量的数量，即 \( k \)。
- 残差自由度（Residual Degrees of Freedom, RDF）是总自由度减去回归自由度，即 \( n - k - 1 \)。

残差自由度用于计算模型的误差项，并在方差分析（ANOVA）中评估模型的拟合优度。较高的残差自由度通常意味着模型能更好地估计数据中的变化。

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