x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0.1, 0.6, 1.1, 1.6, 2.1, 2.6]
求下面线性回归模型的确定系数 (r-平方值). y = 0.5x + 0.1
确定系数,也称为R-平方值,代表了从独立变量 (x) 预测得到的依赖变量 (y) 中变量 (y) 的差异比例.为了计算R-平方值,我们需要计算平方总和 (TSS),平方回归总和 (RSS),以及平方余总 (ESS).首先,让我们计算y的平均数: ```python n = ((y) y_mean = sumy) / n ```` 这给我们一个y_mean的1.166666667.预测,我们使用总平方数 (TSS),它测量依赖变量 (y): python ```python python 总和 (x) 关于1.0n (x) 后,我们可以完全计算的回归值.我们现在可以用我们的模型计算的值范围,我们可以用一个完美的计算数值来计算的回归数量 (x) 值: y y (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x)  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x)  (x) )  (x)  (x) )  (x)  (x)  (x)                                                                                                                                     