R语言怎样进行线性回归的拟合度

在R语言中，可使用lm()函数来进行线性回归的拟合度计算。lm()函数用于拟合线性模型，并返回一个包括拟合结果的lm对象。
以下是一个使用lm()函数计算线性回归拟合度的示例：
```R
# 创建一个数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)
# 计算拟合度
summary(model)$r.squared
```
在上面的示例中，首先创建了两个变量x和y，分别用于存储自变量和因变量的数据。然后，使用lm()函数拟合了一个线性回归模型，其中y ~ x表示y是因变量，x是自变量。拟合结果存储在名为model的对象中。
最后，使用summary()函数获得拟合结果的摘要信息，并使用$r.squared来获得拟合度。$r.squared表示拟合模型的决定系数（也称为R平方），用于衡量模型对观测数据的拟合程度，取值范围在0到1之间，越接近1表示拟合程度越好。