计算残余的平方和，可以使用Python中的OLS（Ordinary Least Square）线性回归模型计算。以下是在Python中进行OLS回归分析的完整攻略：
1. 导入必要的模块
要进行OLS回归分析，需要先导入一些必要的模块，包括numpy，pandas和statsmodels模块。其中numpy模块用于科学计算，pandas模块用于数据处理和分析，statsmodels模块是进行统计分析的工具包。
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
2. 准备数据
要进行残余平方和的计算，需要准备一组数据，包括自变量和因变量。可以使用pandas模块读取数据文件，将数据存储为DataFrame结构。
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据文件
其中，data.csv是数据文件的文件名，可以按照实际情况进行修改。
3. 回归分析
进行OLS回归分析的步骤如下：
3.1 定义自变量和因变量
通过DataFrame结构，可以从数据中选择自变量和因变量，并将它们定义为x和y。
x = df[['col1', 'col2', ...]] # 选择自变量
y = df['coln'] # 选择因变量
其中，col1、col2…..coln是数据集中的列名，可以按照实际情况进行修改。
3.2 添加常数项
为了进行OLS回归分析，需要添加一个常数项。可以使用statsmodels模块的add_constant函数来添加常数项。
x = sm.add_constant(x)
3.3 进行回归分析
使用statsmodels模块的OLS函数进行OLS回归分析，并使用fit方法进行拟合。
model = sm.OLS(y, x).fit()
3.4 输出结果
可以使用model.summary()方法输出OLS回归分析结果，并查看相关系数、回归系数、截距项等信息。
4. 计算残余的平方和
在进行OLS回归分析之后，可以计算残余的平方和。使用resid方法可以得到残差，将残差平方求和即可得到残余的平方和。
res = model.resid # 获取残差
sse = np.sum(res**2) # 计算残余平方和
示例
以下是两个示例，演示如何计算残余的平方和。
示例1
首先，准备一组数据，包括自变量和因变量。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 自变量
y = np.array([5, 7, 9, 11, 13, 15]) # 因变量
进行OLS回归分析，并计算残余的平方和。
x = sm.add_constant(x) # 添加常数项
model = sm.OLS(y, x).fit() # 进行OLS回归分析
res = model.resid # 获取残差
sse = np.sum(res**2) # 计算残余平方和
输出结果。
print('残余平方和: %.2f' % sse)
输出结果为：
残余平方和: 0.00
示例2
另外一个示例如下：
import random
# 生成数据
x = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)] # 自变量
y = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)] # 因变量
进行OLS回归分析，并计算残余的平方和。
x = sm.add_constant(x) # 添加常数项
model = sm.OLS(y, x).fit() # 进行OLS回归分析
res = model.resid # 获取残差
sse = np.sum(res**2) # 计算残余平方和
输出结果。
print('残余平方和: %.2f' % sse)
输出结果可能为：
残余平方和: 643774.15
以上就是关于如何在Python中计算残余的平方和的完整攻略，希望对您有所帮助。