R语言如何进行线性回归的拟合度详解

在R语言中，可使用lm()函数进行线性回归的拟合度分析。以下是一个详细步骤：
1. 准备数据：首先，准备一个包括自变量和因变量的数据集。假定我们有一个dataframe对象，其中包括自变量x和因变量y。
2. 拟合线性模型：使用lm()函数拟合线性模型。语法以下：`model <- lm(y ~ x, data = dataframe)`。这将创建一个线性模型对象model，它使用自变量x来预测因变量y。dataframe是数据集的名称。
3. 查看模型摘要：使用summary()函数来查看模型的详细摘要。语法以下：`summary(model)`。摘要提供了关于模型拟合的许多统计信息，包括拟合系数、拟合优度、标准误差等。
4. 查看模型拟合曲线：使用plot()函数来查看模型拟合的曲线。语法以下：`plot(x, y)`，然后使用abline()函数添加线性回归线。语法以下：`abline(model)`。这将在散点图上显示出原始数据点和拟合的线性回归线。
5. 预测新数据：使用predict()函数来预测新的因变量值。语法以下：`predict(model, newdata = newdata)`，其中newdata是一个包括新自变量值的数据集。
6. 计算拟合度：有多种拟合度指标可用于评估模型的拟合程度，包括R平方、调剂R平方等。可使用summary()函数的输出来获得这些指标。