R 计算决定系数的代码
时间: 2023-12-09 10:04:54 浏览: 57
在 R 中,可以使用 `summary()` 函数来获取线性回归模型的汇总信息,其中包括决定系数(R-squared)和调整决定系数(Adjusted R-squared)。下面是一个示例代码:
``` R
# 使用 mtcars 数据集创建一个线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)
# 获取模型的汇总信息,包括决定系数和调整决定系数
summary(model)$r.squared # 决定系数
summary(model)$adj.r.squared # 调整决定系数
```
其中,`lm()` 函数用于创建线性回归模型,需要指定因变量和自变量,并且需要提供一个数据集。在上面的示例中,我们使用了 `mtcars` 数据集,将 `mpg` 作为因变量,`wt` 和 `cyl` 作为自变量。`summary()` 函数用于获取模型的汇总信息,其中 `$r.squared` 和 `$adj.r.squared` 分别表示决定系数和调整决定系数。
相关问题
R 计算两组数决定系数的代码
决定系数(R²)是用来衡量回归模型的拟合程度,可通过以下代码计算两组数的决定系数:
```R
# 定义两组数
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 4, 5)
# 计算拟合直线
fit <- lm(y ~ x)
# 计算决定系数
rsq <- summary(fit)$r.squared
# 输出结果
cat("R² =", rsq)
```
在这个例子中,我们定义了两组数 `x` 和 `y`,然后使用 `lm()` 函数拟合了一个简单线性回归模型。最后,我们使用 `summary()` 函数获取拟合结果的摘要信息,并从中提取决定系数。运行以上代码后,会输出决定系数的值。
matlab决定系数代码
在MATLAB中,可以使用`corrcoef`函数来计算决定系数。以下是一个示例代码:
```matlab
% 实际观测值
y_actual = [1, 2, 3, 4, 5];
% 预测值
y_predicted = [0.8, 1.9, 2.7, 3.8, 4.9];
% 计算决定系数
R_squared = corrcoef(y_actual, y_predicted)^2;
% 输出结果
disp(['决定系数 R^2: ', num2str(R_squared)]);
```
该代码中,`y_actual`表示实际观测值,`y_predicted`表示预测值。通过调用`corrcoef`函数计算相关系数矩阵,然后取其平方得到决定系数。最后,使用`disp`函数输出结果。
请注意,此示例假设实际观测值和预测值的长度相同。如果长度不同,可能需要进行适当的处理,如插值或截断数据。