用R语言计算OLS回归结果的Rmse

首先，我们需要导入数据并拟合OLS模型，然后计算RMSE。

以下是一个简单的例子：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合OLS模型
model <- lm(y ~ x1 + x2, data=data)

# 预测结果
pred <- predict(model, newdata=data)

# 计算RMSE
rmse <- sqrt(mean((data$y - pred)^2))

# 输出结果
print(paste0("RMSE: ", round(rmse, 2)))

在这个例子中，我们假设数据文件名为"data.csv"，包含y、x1和x2三个变量。我们使用lm()函数拟合OLS模型，然后使用predict()函数预测结果。最后，我们计算RMSE并输出结果。

请注意，这只是一个简单的例子，实际上，在计算RMSE之前，您还需要进行其他的数据预处理和模型评估。