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的样本数量（n）和自变量的数量（p）。

假设图中的信息给出了样本数量和自变量的数量。一般情况下，多元回归模型的残差平方和的自由度计算公式为：

\[ \text{自由度} = n - p - 1 \]

其中：
- \( n \) 是样本数量
- \( p \) 是自变量的数量

假设图中信息显示：
- 样本数量 \( n = 70 \)
- 自变量数量 \( p = 8 \)

那么，根据公式计算：

\[ \text{自由度} = 70 - 8 - 1 = 61 \]

因此，残差平方和（SSE）统计量对应的自由度是 61。

所以正确答案是：C: 61。