解释一下如下代码nsimu = 1000 ss = length(a[,1]) ss0 = round(ss*0.8) R2 = rep(0,nsimu) for(i in 1:nsimu){ a = a[order(runif(ss)),] a0 = a[c(1:ss0),] a1 = a[-c(1:ss0),] fit0 = lm(Y~X1+X2+X3, data=a0) Y.hat = predict(fit0, a1) Y.true = a1$Y sse = sum((Y.hat-Y.true)^2) sst = sum((Y.true-mean(Y.true))^2) R2[i] = (1-sse/sst)*100 } par(mfrow = c(1,1)) boxplot(R2)

这段代码大致的功能是进行一次模拟实验，并且计算出1000次实验的R方值，并进行盒图可视化。其中，a是一个数据集，Y是因变量，X1、X2和X3是自变量。具体来说，代码中：

1. nsimu = 1000表示进行1000次实验；
2. ss = length(a[,1])表示a数据集的行数（即样本数量）；
3. ss0 = round(ss*0.8)表示将a数据集的80%作为训练集，其余20%作为测试集；
4. R2 = rep(0,nsimu)表示创建一个长度为nsimu的全零向量，用于存放后面1000次实验的R方值；
5. for(i in 1:nsimu){}是一个for循环，用于进行1000次实验；
6. a = a[order(runif(ss)),]是对a数据集进行乱序排列，使得训练集和测试集在不同实验中能够不同，从而增加实验的随机性；
7. a0 = a[c(1:ss0),]表示将前ss0个样本作为训练集；
8. a1 = a[-c(1:ss0),]表示将剩余的样本作为测试集；
9. fit0 = lm(Y~X1 X2 X3, data=a0)表示对训练集进行线性回归拟合；
10. Y.hat = predict(fit0, a1)表示用拟合模型对测试集的因变量进行预测，得到预测值；
11. Y.true = a1$Y表示得到测试集中的实际因变量值；
12. sse = sum((Y.hat-Y.true)^2)表示计算残差平方和；
13. sst = sum((Y.true-mean(Y.true))^2)表示计算总平方和；
14. R2[i] = (1-sse/sst)*100表示计算R方值（即拟合优度），并将其存入R2向量中；
15. boxplot(R2)表示对1000次实验的R方值进行盒图可视化。