如何在Python中计算残余的平方和

计算残余的平方和是统计学中一个重要的概念，通常用于评估模型的拟合程度。在Python中，计算残余的平方和可以使用统计学模型库statsmodels中的OLS模型来实现。

以下是计算残余平方和的步骤：

1.导入必要的库：statsmodels和numpy

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

2.生成样本数据，包含自变量和因变量

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

3.对样本数据进行OLS回归分析，即最小二乘法

X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X).fit()

4.计算残差（residuals）

residuals = model.resid

5.计算残差的平方和（sum of squared residuals）

ssr = residuals.dot(residuals)
print('残差平方和为：', ssr)

下面是另一个例子：

1.导入必要的库：statsmodels和pandas

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

2.读取数据

df = pd.read_csv('example.csv')
x = df['x']
y = df['y']

3.对数据进行OLS回归分析，即最小二乘法

X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X).fit()

4.计算残差

residuals = model.resid

5.计算残差的平方和

ssr = residuals.dot(residuals)
print('残差平方和为：', ssr)

以上就是在Python中计算残余平方和的完整攻略，希望可以帮助到您！