残差平方和计算方法是将每个观测值的残差平方相加即可。
简单线性回归模型有以下公式：y = β0 + β1x + ε，y是因变量，x是自变量，β0和β1是回归系数，ε是随机误差项。ε服从均值为0，方差为σ2的正态分布。拟合好模型后，我们需要了解模型的拟合程度。残差平方和是评估拟合程度的重要指标，它的计算公式为：SSR = Σ(yi - yi_hat)2
yi是实际观测值，yi_hat是模型预测的拟合值，在残差平方和公式中，yi和yi_hat之差的平方和加起来，表示了实际值与拟合值之间的离散程度。接下来，我们看看如何计算残差平方和。假设我们想要预测学生的考试分数y，我们认为考试时间x对考试分数有影响，因此我们收集了100位学生的考试时间和考试分数数据。运用最小二乘法分析数据并建立回归方程。
模型的方程为：y = 60.92 + 1.8×x，我们用这个模型预测每个学生的考试分数，并计算出每个学生实际分数与预测分数之间的差值，得到一个残差序列。我们将每个残差值平方，然后将它们加起来，就可以得到总的残差平方和。计算公式如下：SSR = Σ(yi - yi_hat)2
根据公式，我们需要算出每个学生的实际考试分数和预测分数之差（即残差），将所有残差平方和加起来即可：SSR = (65-65.32)2 + (68-67.72)2 + … + (80-80.92)2其中，yi是实际考试分数，yi_hat是模型预测的考试分数，i表示第i个学生。
残差平方和实际上是衡量实际数据与模型预测到的数据之间的差异程度的指标。如果残差平方和较小且稳定，则说明模型的拟合程度较好。如果残差平方和较大，则需要重新修正模型。
残差平方和意义
残差平方和是评估回归模型拟合效果的一种重要指标，通常越小的残差平方和表示模型对数据的适配效果越好，反之则说明模型还需要调整。此外，残差平方和还被用于比较不同的回归模型，以确定哪种模型最能拟合给定数据。