闲来无事，将线性回归效果检验的一些指标，自己复写一番，甚是自嗨；如有瑕疵，还请读者见谅。
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一、 功能参数说明

*1 y_test 预测值

*2 y_true 真实值

*3 n 样本大小

*4 k 参数个数

二、核心功能函数以及公式

1 公式推导

2 核心函数实现

R2<-function(y_test, y_true){

return (1 - (sum((y_test - y_true)^2)/sum((y_true - mean(y_true))^2)) )

}

adjust_R2<-function(y_test, y_true,n,k){

return (1-(n-1)*(1-R2(y_test, y_true))/(n-k) )

}

F<-function(y_test, y_true,n,k){

sse=sum((y_test - y_true)^2)

ssT=sum((y_true - mean(y_true))^2)

return(((n-k)/(k-1))*((ssT-sse)/sse))

}

p<-function(y_test, y_true,n,k){

return(1-pf(F(y_test, y_true,n,k), df1=k-1, df2=n-k))

}

三、验证（与官方的输出结果进行对比）

x <- c(seq(0.10,0.18,by = 0.01),0.20,0.21,0.23)
y <- c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0)
lm.sol <- lm(y~1+x)
summary(lm.sol)

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完美结束！！！