计算调整后的R平方在R语言中是一种常见的统计任务

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本文介绍了在R语言中计算调整后的R平方的步骤，包括加载所需包、准备数据、拟合线性回归模型、计算R平方和调整后的R平方，并提供了具体的R代码示例。

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计算调整后的R平方在R语言中是一种常见的统计任务。R平方是用来衡量线性回归模型对数据的拟合程度，而调整后的R平方则考虑了模型中自变量的数量，用来更准确地评估模型的预测能力。在本文中，我将介绍如何在R中计算调整后的R平方，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些数据来进行演示。假设我们有一个数据集，其中包含一个因变量（y）和几个自变量（x1、x2、x3等）。我们将使用线性回归模型来拟合这些数据，并计算调整后的R平方。

以下是计算调整后的R平方的步骤：

步骤1：加载所需的R包
在开始之前，我们需要加载一些R包来进行数据处理和线性回归分析。常用的包包括stats和car。你可以使用以下代码加载这些包：

library(stats)
library(car)

步骤2：准备数据
接下来，我们需要准备数据。假设我们的数据集存储在一个名为data的数据框中，其中包含因变量（y）和自变量（x1、x2、x3等）。你可以根据你的实际数据进行相应的修改。

# 创建数据框
data <- data.frame(
  y = c(1, 2, 3, 4, 5),   # 因变量
  x1 = c(2, 4, 6, 8, 10),  # 自变量1
  x2 = c(3, 6, 9, 12, 15)  # 自变量2
  # 添加更多自变量...
)

步骤3：拟合线性回归模型
现在我们可以使用lm()