计算残余平方和可以通过OLS回归模型来实现。OLS（普通最小二乘）是常用的一种回归模型，用于对数据建立线性模型。下面是在Python中计算残余平方和的步骤：
步骤1：导入必要的库
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
步骤2：准备数据
通过numpy生成两个数组，表示自变量x和因变量y，长度保持一致。
示例一：
x = np.arange(10)
y = np.array([1, 3, 2, 5, 7, 8, 8, 9, 10, 12])
示例二：
x = np.random.rand(100)
y = 2*x + 3 + np.random.rand(100)*0.5
步骤3：建立OLS回归模型
使用statsmodels库中的OLS函数建立回归模型。通过fit函数把数据放进去，得到模型的参数。
示例一：
model = sm.OLS(y, x).fit()
示例二：
X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X).fit()
步骤4：计算残余平方和
使用fit函数得到模型的参数后，可以通过resid属性计算模型的残余。
residuals = model.resid
residuals_square_sum = np.sum(residuals**2)
通过取平方和的方式即可得到残余平方和。resid表示残余，即真实值与预测值之间的误差。
步骤5：输出结果
最后一步将结果打印出来。
print(residuals_square_sum)
参考以上步骤，可以实现通过OLS回归模型计算残余平方和。