R语言中如何计算lm的残差 请用详细的计算过程实现不要用residuals函数

在R语言中，可以使用lm()函数拟合线性模型，并使用predict()函数计算拟合值。然后，可以通过将预测值与观测值之差来计算残差。

以下是使用R语言计算lm的残差的详细计算过程：

1. 准备数据：

假设有一个数据框df，其中包含一个自变量x和一个因变量y。

df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10))

2. 拟合线性模型：

使用lm()函数拟合线性模型，并存储结果。

model <- lm(y ~ x, data = df)

3. 计算预测值：

使用predict()函数计算拟合值。

predicted <- predict(model)

4. 计算残差：

将预测值与观测值之差作为残差。

residuals <- df$y - predicted

此时，residuals向量将包含计算得到的残差值。