วิธีรับค่าของ Mean squared error ในการถดถอยเชิงเส้นใน R

ปล่อยให้โมเดลการถดถอยเชิงเส้นที่ได้รับจากฟังก์ชัน R ต้องการทราบว่าเป็นไปได้ที่จะได้รับจากคำสั่ง Mean Squared Error

ฉันมีตัวอย่างผลลัพธ์ต่อไปนี้

> lm <- lm(MuscleMAss~Age,data)
> sm<-summary(lm)
> sm

Call:
lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-16.1368  -6.1968  -0.5969   6.7607  23.4731 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 156.3466     5.5123   28.36   <2e-16 ***
Age          -1.1900     0.0902  -13.19   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 8.173 on 58 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7501,    Adjusted R-squared:  0.7458 
F-statistic: 174.1 on 1 and 58 DF,  p-value: < 2.2e-16

หลาย R-squared เป็นข้อผิดพลาดกำลังสอง? ถ้าคำตอบคือไม่สามารถอธิบายความหมายของ Multiple R-squared และ Multiple R-squared

ค่า R หลายค่าที่รายงาน R คือสัมประสิทธิ์การตัดสินใจซึ่งกำหนดโดยสูตร

ผลรวมของ squared ข้อผิดพลาดจะได้รับ (ขอบคุณก่อนหน้านี้คำตอบ ) sum(sm$residuals^2)โดย

mean(sm$residuals^2)ข้อผิดพลาดยกกำลังสองเฉลี่ยจะได้รับจาก คุณสามารถเขียนฟังก์ชันเพื่อคำนวณสิ่งนี้ได้เช่น:

mse <- function(sm) 
    mean(sm$residuals^2)