在R語言中，可以使用lm()函數進行線性回歸的擬合度分析。以下是一個詳細步驟：
準備數據：首先，準備一個包含自變量和因變量的數據集。假設我們有一個dataframe對象，其中包含自變量x和因變量y。
擬合線性模型：使用lm()函數擬合線性模型。語法如下：model <- lm(y ~ x, data = dataframe)。這將創建一個線性模型對象model，它使用自變量x來預測因變量y。dataframe是數據集的名稱。
查看模型摘要：使用summary()函數來查看模型的詳細摘要。語法如下：summary(model)。摘要提供了關于模型擬合的許多統計信息，包括擬合系數、擬合優度、標準誤差等。
查看模型擬合曲線：使用plot()函數來查看模型擬合的曲線。語法如下：plot(x, y)，然后使用abline()函數添加線性回歸線。語法如下：abline(model)。這將在散點圖上顯示出原始數據點和擬合的線性回歸線。
預測新數據：使用predict()函數來預測新的因變量值。語法如下：predict(model, newdata = newdata)，其中newdata是一個包含新自變量值的數據集。
計算擬合度：有多種擬合度指標可用于評估模型的擬合程度，包括R平方、調整R平方等。可以使用summary()函數的輸出來獲取這些指標。
