使用R语言计算R方指标（Coefficient of Determination）的方法是通过计算回归平方和与总的平方和的比值

使用R语言计算R方指标（Coefficient of Determination）的方法是通过计算回归平方和与总的平方和的比值。R方指标是用来评估回归模型对观测数据的拟合程度，它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。

在R语言中，我们可以使用线性回归模型来计算R方指标。下面我将为你展示如何使用R语言计算R方指标的方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一组观测数据，包括自变量（X）和因变量（Y）。假设我们有以下的数据：

# 观测数据
X <- c(1, 2, 3, 4, 5)
Y <- c(2, 4, 5, 4, 5)

接下来，我们可以使用lm()函数拟合线性回归模型，并使用summary()函数查看回归模型的统计摘要信息：

# 拟合线性回归模型
model <- lm(Y ~ X)

# 查看回归模型的统计摘要信息
summary(model)

在回归模型的统计摘要信息中，我们可以找到回归平方和（Sum of Squares due to Regression, SSR）和总的平方和（Total Sum of Squares, SST）的值。

为了计算R方指