回归方程是一种常见的统计分析方法，它通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测因变量的值。在回归分析中，残差是指实际观测值与回归方程预测值之间的差异，也可以理解为未被回归方程解释的部分。计算残差的公式如下：

残差 = 实际观测值 - 回归方程预测值

在回归分析中，通常使用最小二乘法来求解回归系数，即使得误差平方和最小。因此，我们需要计算出每个观测值的残差，以便优化回归模型。具体的计算方法如下：

1. 首先，我们需要确定回归模型的形式，包括自变量和因变量的数量以及函数形式。

2. 然后，我们使用回归模型来预测每个观测值的因变量值。

3. 接下来，我们将每个观测值的预测值与实际观测值进行比较，计算出它们之间的差值（即残差）。

4. 最后，我们将所有观测值的残差平方和除以观测值的总数，得到回归模型的误差平方和。

通过计算残差，我们可以评估回归模型的拟合程度。如果残差较小，则说明模型能够很好地解释观测数据，反之则说明模型存在较大的误差。在实际应用中，我们通常会通过交叉验证等方法来进一步验证回归模型的准确性和可靠性。