R软件lm函数中R Square是如何计算的？

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本人用无截距模型，作一元回归。同时用自己的函数和R中的函数lm运行结果对比，发现参数估计、残差等数据都完全吻合，但是R^2不同。我的是负数（因为此处用无截距方法，出现负数并不意外），下面是我计算的方法，由于这里不方便编辑公式，大家就领会精神吧，用到的都是最常见的那几个量。我运算的方法是1－RSS/SYY. 其中SYY=sum((y-ybar)^2), RSS=sum((y-yhat)^2)。希望各位大人解释一下，谢谢。

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关键词：Square ARE r软件 参数估计 无截距 软件 函数 Square

友情帮顶。

>model<-lm(y~x-1, data=data)
>summary(model)["r.squared"]
>summary(model)[c("r.squared", "adj.r.squared")]

3# simplystat
谢谢楼上的回答，可是麻烦看清问题。我不是不会显示lm中的R-square，是不理解我计算和程序中值的差异。

4# ltx5151

Please post your code here

5# vinkwai
SYY=t(y-ybar)%*%(y-ybar)
RSS=t(y-yfit)%*%(y-yfit)
R-Square=1-RSS/SYY

ybar是y的均值，yfit是拟合值,这些量都和lm结果相同，只有R-square不同

自己顶一下

帮顶一下。。

要不看下这个函数的代码呢，不就找到它的算法了吗