从 lm 中提取 rse - R 编程语言

在 R 编程语言中，经常需要使用线性回归模型来对数据进行建模。而在线性回归模型中，RSE（Residual Standard Error）是评估模型拟合好坏的一个重要指标。本文将介绍如何从 lm 函数的输出中提取 RSE 指标。

RSE 指标的含义

RSE 是模型的残差标准误差，它是表示模型与实际观测值之间误差的度量。RSE 越小，则表示模型与实际观测值之间误差越小，模型的拟合效果越好；反之，则表示模型效果不佳。

从 lm 函数中提取 RSE

使用 lm 函数在 R 中进行线性回归建模时，可以通过 summary 函数来获取模型的各项指标，其中包括 RSE。具体代码如下：

# 构建一个简单的线性回归模型
fit <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length, data=iris)

# 查看模型的各项指标
summary(fit)

输出结果中可以找到 RSE 的取值，如下所示：

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.3079 -0.2466 -0.0253  0.1973  1.3079 
...
Residual standard error: 0.352 on 148 degrees of freedom

在输出结果中，我们可以看到 RSE 的取值为 0.352。

注意事项

需要注意的是，由于 RSE 是度量模型与实际观测值之间误差的度量，因此在使用 RSE 评估模型拟合效果时，需要结合具体的问题和数据来进行评价，不能仅仅凭借 RSE 的大小来判断模型是否能够拟合好。同时，还需要注意模型是否存在异常值、过拟合等问题，以及模型是否符合数据的分布规律等问题。