线性回归是一种常用的数据分析方法，它可以用来预测连续变量的值。在线性回归模型中，我们通常使用R方来衡量模型的拟合程度。R方值越高，说明模型的拟合程度越好。本文将介绍线性回归方程中R方的计算方法。

首先，我们需要了解线性回归方程的基本形式：

y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

其中，y表示因变量，x1、x2、...、xn表示自变量，b0、b1、b2、...、bn表示回归系数。回归系数是线性回归模型中的参数，它们的值可以通过最小二乘法来求解。

在求解回归系数之后，我们可以使用R方来评估模型的拟合程度。R方的计算方法如下：

R方 = 1 - (SSres / SStot)

其中，SSres表示残差平方和，SStot表示总平方和。

残差是指模型预测值与实际值之间的差异，残差平方和是所有残差的平方和。总平方和是因变量值与因变量均值之间的差异，总平方和可以表示因变量的方差。

通过计算R方，我们可以了解模型解释因变量方差的能力。R方的取值范围为0到1，越接近1表示模型的拟合程度越好。

综上所述，R方是线性回归模型中用于评估模型拟合程度的重要指标。通过计算残差平方和和总平方和，我们可以得到R方的值。在应用线性回归模型时，我们可以使用R方来评估模型的拟合程度，并根据R方的大小来选择最合适的模型。