计算残差可以使用多种软件和编程语言，具体方法如下：
使用统计软件
Stata、 EViews、 SAS、 R等统计软件都可以方便地计算残差。这些软件通常提供了回归分析功能，可以直接在软件内进行残差计算。
使用Excel
在Excel中，可以通过以下步骤计算残差：
1. 假设有一列观测值（实际值）和另一列预测值（预测值）。
2. 在Excel中创建一个空白列，用于计算每个观测值的残差，公式为 `=B2-C2`，其中B2是实际值的单元格，C2是预测值的单元格。
3. 将该公式应用到整个列，即拖动填充手柄以自动填充到所有数据行。
4. 在另一个空白单元格中，使用“=SUMSQ（D2:Dn）”计算残差列的平方和，其中n是数据的总行数。将公式中的D2:Dn替换为您实际使用的残差列的范围。
另外，还可以使用Excel的“数据分析”工具箱中的“回归”功能来计算残差。
使用编程语言
Python中可以使用`numpy`和`sklearn`库来计算残差平方和。例如，使用`sklearn.linear_model.LinearRegression（）.fit（）`拟合模型后，可以通过`results.resid`获取残差。
R语言中可以使用`summary（lm（formula））`函数来得到线性模型的残差平方和。
使用专业软件
在某些专业领域，如控制系统中，残差通常指实际输出值与期望输出值之间的差异。可以通过简单的减法公式 `残差 = 期望输出值 - 实际输出值` 来计算。
建议
选择合适的工具：根据数据量的大小、复杂性以及个人习惯选择合适的计算工具。对于小样本数据，Excel可能就足够了；对于大规模数据或复杂模型，统计软件或编程语言更为适用。
验证结果：在计算残差后，建议进行结果验证，确保计算的正确性和可靠性。