R-基于现有的lm，用预测函数确定新数据的拟合优度

R中的lm函数是用于拟合线性回归模型的函数。它可以通过最小二乘法来估计模型的系数，并计算出拟合优度。

拟合优度是用来衡量模型对观测数据的拟合程度的指标。在线性回归中，常用的拟合优度指标是R平方（R-squared）。R平方的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合越好。

在R中，可以使用预测函数来确定新数据的拟合优度。预测函数可以根据已有的线性回归模型和新的输入数据，预测出对应的响应变量的值。通过比较预测值与实际观测值之间的差异，可以评估模型的拟合优度。

以下是使用R中的lm函数和预测函数来确定新数据的拟合优度的示例代码：

# 创建一个简单的线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = training_data)

# 使用模型进行预测
new_data <- data.frame(x = new_x)
predicted_values <- predict(model, newdata = new_data)

# 计算拟合优度（R平方）
r_squared <- summary(model)$r.squared

# 输出结果
print(predicted_values)
print(r_squared)

在这个示例中，training_data是用于训练模型的数据集，y和x是响应变量和自变量。new_x是新的输入数据，通过predict函数可以得到对应的预测值。summary(model)$r.squared可以获取模型的R平方值。

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