R语言判定系数计算

R语言判定系数计算
R语言中，可以使用函数`cor(`来计算判定系数（决定系数）R^2、决定系数用于衡量自变量对因变量的解释程度，它的取值范围在0到1之间，越接近1表示自变量对因变量的解释程度越好。

决定系数的计算公式为：R^2=(SSR/SST)，其中SSR是残差平方和，SST是总平方和。

以下是一个完整的R语言实例，用来计算判定系数：
```
#创建自变量和因变量数据
x<-c(5,10,15,20,25,30)
y<-c(10,20,30,40,50,60)
#计算自变量和因变量的均值
x_mean <- mean(x)
y_mean <- mean(y)
#计算总平方和
SST <- sum((y - y_mean)^2)
#计算残差平方和
y_pred <- x * slope + intercept
SSR <- sum((y_pred - y_mean)^2)
#计算决定系数
R_squared <- SSR / SST
#输出结果
cat("决定系数R^2 =", R_squared)
```
在这个实例中，我们首先创建了自变量x和因变量y的数据。

然后，我们计算了自变量x和因变量y的均值。

接下来，我们使用线性回归的方法计算了y的预测值y_pred，并计算了残差平方和SSR和总平方和SST。

最后，我们将SSR除以SST得到决定系数R^2，并将其输出。

请注意，上述代码中的slope和intercept是通过线性回归方法计算得到的斜率和截距，你可以使用线性回归的方法计算这两个值。

希望以上内容能够帮助到你！如果还有任何问题，请随时提问。