R语言添加R-square计算

在R语言中，我们可以使用lm()函数来拟合线性回归模型，并计算R方。具体步骤如下：

1. 使用lm()函数拟合线性回归模型，其中Y为因变量，X为自变量，例如：model <- lm(Y ~ X)。

2. 使用summary()函数来获取模型的摘要信息，例如：summary(model)。

3. 从摘要信息中提取R方，例如：summary(model)$r.squared。

除此之外，我们还可以使用其他方法来提取R方，例如：rsq <- cor(Y, predict(model))^2。

需要注意的是，R方只能用于评估线性回归模型的拟合程度，不能用于比较不同模型之间的优劣。

参考资料：
https://stackoverflow.com/questions/23519224/extract-r-square-value-with-r-in-linear-models
https://blog.csdn.net/LeaningR/article/details/118971000
https://zhuanlan.zhihu.com/p/131604431