R语言一元线性回归的方差

在R语言中，可以使用lm()函数进行一元线性归的拟合。方差是评估回归模型拟合程度的一个指标，可以通过summary()函数获取回归模型的方差。

下面是一元线性回归方差的计算步骤：
1. 使用lm()函数拟合一元线性回归模型，例如：model <- lm(y ~ x, data = dataset)，其中y是因变量，x是自变量，dataset是数据集。
2. 使用summary()函数获取回归模型的摘要信息，例如：summary(model)。
3. 在摘要信息中，可以找到Residual standard error，它表示回归模型的残差标准误差，即方差的估计值。

请注意，方差是对数据的拟合程度进行评估的指标，数值越小表示模型对数据的拟合越好。