新手求解，怎么看summary（model)

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## ## Call:## lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = mydata)## ## Residuals:##     Min      1Q  Median      3Q     Max ## -1.7870 -0.4966 -0.0756  0.6208  1.6979 ## ## Coefficients:##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    ## (Intercept)  170.581     22.862    7.46  9.3e-07 ***## x1           -45.937     20.113   -2.28    0.036 *  ## x2            -1.453      0.105  -13.77  1.2e-10 ***## x3            15.102      6.760    2.23    0.039 *  ## x4            -1.650      0.727   -2.27    0.037 *  ## ---## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1## ## Residual standard error: 0.929 on 17 degrees of freedom## Multiple R-squared:  0.966,  Adjusted R-squared:  0.957 ## F-statistic:  119 on 4 and 17 DF,  p-value: 3.42e-12




这是我弄出来的结果，不太清楚Residual standard error: 0.929 on 17 degrees of freedom是什么意思
这里面有统计量s^2吗

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关键词：Summary model Summa mode Mary Error

Call:
lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = mydata)
Residuals:
     Min      1Q  Median      3Q     Max
-1.7870 -0.4966 -0.0756  0.6208  1.6979

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  170.581     22.862    7.46  9.3e-07
x1           -45.937     20.113   -2.28    0.036
x2            -1.453      0.105  -13.77  1.2e-10
x3            15.102      6.760    2.23    0.039
x4            -1.650      0.727   -2.27    0.037
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.929 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.966,  Adjusted R-squared:  0.957
F-statistic:  119 on 4 and 17 DF,  p-value: 3.42e-12

标准化残差是0.929，自由度是17