R2（R平方）在统计学中是一种常用的评估模型拟合优度的指标。它可以用来衡量模型所解释的响应变量的方差与总方差之间的比例。在R语言中，我们可以使用`summary`函数来计算R2值。下面将介绍如何使用R语言计算R2，并通过一个案例来加深理解。
R2的计算方法是通过比较模型解释的方差与总方差之间的比例来评估模型的拟合优度。R2的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合优度越好，越接近0表示模型的拟合效果较差。在R语言中，我们可以使用`summary`函数来计算线性回归模型的R2值。下面是一个示例代码，演示了如何计算R2值：R# 加载数据data <- read.csv("data.csv")# 构建线性回归模型model <- lm(y ~ x, data=data)# 计算R2值r2 <- summary(model)$r.squared# 打印R2值print(r2)在上述代码中，我们首先从CSV文件中读取数据，并使用`lm`函数构建了一个简单的线性回归模型。然后，我们通过`summary`函数提取模型的摘要信息，并从中获取R2值。最后，我们使用`print`函数输出R2值。案例分析：预测房屋价格为了更好地理解R2的计算过程，让我们通过一个实际案例来演示。假设我们有一个房屋价格数据集，其中包含了房屋的面积（x）和价格（y）。我们想要构建一个线性回归模型，以预测房屋的价格。首先，我们需要加载数据集，并进行数据的探索性分析。接下来，我们可以使用以下代码构建线性回归模型，并计算R2值：R# 加载数据data <- read.csv("housing_data.csv")# 探索性数据分析summary(data)# 构建线性回归模型model <- lm(Price ~ Area, data=data)# 计算R2值r2 <- summary(model)$r.squared# 打印R2值print(r2)在上述代码中，我们首先加载了房屋价格数据集，并使用`summary`函数进行了数据的探索性分析。然后，我们通过`lm`函数构建了一个简单的线性回归模型，其中房屋价格（Price）作为响应变量，房屋面积（Area）作为解释变量。最后，我们使用`summary`函数提取模型的摘要信息，并获取了R2值。通过计算R2值，我们可以评估线性回归模型的拟合优度。如果R2值接近1，说明模型能够很好地解释房屋价格的变异；如果R2值接近0，说明模型的解释能力相对较弱。本文介绍了如何使用R语言计算R2（R平方）的方法，并通过一个预测房屋价格的案例进行了演示。R2值是一种常用的评估模型拟合优度的指标，可以用来衡量模型所解释的方差与总方差之间的比例。通过计算R2值，我们可以评估模型的拟合效果，从而做出更准确的预测和决策。