在R中计算最小二乘回归线的最佳源代码？然后计算误差的平方和。

给出的分数是（1,0），（2,0），（3,0），（3,1），（4,1），（4,2），（5,2），（6,2）

因此，根据我目前收集的信息，我从以下几点开始：

x = c(1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6)

y = c(0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2)

model = lm(formula = y ~ x, x=T, y=T)

model <- lm(y~x) 

summary(model)

x=c（1,2,3,3,4,4,5,6）
y=c（0,0,0,1,1,2,2,2）
模型=lm（公式=y~x，x=T，y=T）
建模使用模型结果的有用函数：
？predict
。另外，您创建的名为model的
lm
对象包含一系列有趣的信息。尝试
str（model）
查看有什么。
print（model）
打印一些信息，并
coef（model）
给出回归系数<代码>偏差（模型）

给出平方和。也可以尝试

summary（model）

和

plot（model）

。那么是否有一个特定的函数输出为我的最小二乘回归线？我知道如何绘制它，使用summary func，或coef——每一个都给了我有趣的信息——但就回答这个问题而言，我仍然不知道它们是如何做到这一点的。系数定义了这条线

fitted（model）

给出与x值相对应的行上的已安装值。