使用回归平方和与总的平方和计算调整R方指标（R语言）

使用回归平方和与总的平方和计算调整R方指标（R语言）

调整R方指标是用于评估回归模型拟合优度的一种统计指标。它考虑了模型的自由度，可以更准确地反映模型在未观测数据上的预测性能。在R语言中，我们可以使用回归平方和和总的平方和来计算调整R方指标。下面将详细介绍如何使用R语言实现这一计算，并提供相应的源代码。

假设我们已经建立了一个线性回归模型，并对数据进行了拟合。首先，我们需要计算回归平方和和总的平方和。回归平方和表示模型对观测数据的拟合程度，而总的平方和表示观测数据的总变异程度。

以下是计算回归平方和和总的平方和的R代码：

# 假设我们的模型对象为lm_model，数据集为data
# 首先，计算预测值
predicted <- predict(lm_model, data)# 计算回归平方和
regression_sum_squares <- sum((predicted - mean(data$y))^2)# 计算总的平方和
total_sum_squares <- sum((data$y - mean(data$y))^2)

接下来，我们可以使用回归平方和和总的平方和计算调整R方指标。调整R方指标考虑了模型的自由度，避免了过拟合问题。

以下是计算调整R方指标的R代码：

# 假设我们的模型对象为lm_model，数据集为data
# 首先，计算预测值
predicted <- predict(lm_model, data)# 计算回归平方和
regression_sum_squares <- sum((predicted - mean(data$y))^2)# 计算总的平方和
total_sum_squares <- sum((

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