這個應該是老師出題要跟你說明R square可以全部都相同，
也就是X解釋Y的線性關係有相同的解釋度，
但是實際的資料確有不同的狀況，
狀況一：正常使用迴歸的資料散佈情況，
情況二：散佈圖為曲線，用線性迴歸來『預測』是不佳的，應該要轉換過，再來使用迴歸
情況三：有一點的離群值，所以需要察看原資料是否收集有誤，
情況四：這個是一個不佳使用簡單線性迴歸的情況，在這種情況下，要用特殊的方式進行迴歸
結論：
每個資料以最小平方法的解釋度皆相近，不過若考慮預測的觀點，
要是我的話，我應該會選擇情況一為使用simple linear regression較好的資料，可以用來『預測』y值
不過因為題目說明不清楚，僅提供以上意見，參考看看吧∼