r语言怎么进行拟合优度分析

在 R 语言中进行拟合优度分析可以使用以下步骤：

1. 进行回归分析并保存结果。例如：

fit <- lm(y ~ x1 + x2, data = mydata)

2. 计算拟合优度：

rsq <- summary(fit)$r.squared

此值是一个介于 0 和 1 之间的数，表示回归模型解释变量对因变量的方差的比例。拟合优度越高，模型拟合数据的效果就越好。

3. 计算调整拟合优度：

adjrsq <- summary(fit)$adj.r.squared

与拟合优度类似，调整拟合优度也是介于 0 和 1 之间的数，但是它考虑了模型中使用的变量数量，因此比拟合优度更准确地反映模型的拟合效果。

4. 计算残差标准误：

sigma <- summary(fit)$sigma

残差标准误是一个反映模型拟合误差大小的指标，它表示每个观测值的残差的标准差。残差标准误越小，模型的拟合效果越好。

以上就是在 R 语言中进行拟合优度分析的基本步骤。