R语言中如何计算lm模型的残差 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()函数来拟合线性回归模型，并使用residuals()函数来计算模型的残差。但是，你想要实现一个不使用residuals()函数的方法来计算lm模型的残差，以下是详细的计算过程：

1. 首先，使用lm()函数来拟合线性回归模型，并保存模型的结果：

model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = df)

这里假设你的lm模型中有一个因变量y和三个自变量x1、x2和x3，数据保存在一个数据框df中。

2. 然后，使用predict()函数来预测因变量的值，根据模型的结果和输入的自变量数据：

predicted <- predict(model, newdata = df)

这里将使用同一个数据框df来进行预测。

3. 接下来，计算模型的残差。残差是观测值与其对应的预测值之间的差异。

residuals <- df$y - predicted

将观测值df$y减去预测值predicted，即可得到模型的残差。

现在，你可以使用residuals向量来获取模型的残差