使用R语言以stackloss数据集中的stack.loss为应变量，分别做出其它三个自变量的线性回归模型。

好的，我可以回答这个问题。

首先，让我们加载stackloss数据集：

data(stackloss)

接下来，我们可以使用lm()函数来拟合线性回归模型。这个函数的第一个参数是一个公式，其中包含了响应变量和预测变量。在这里，我们将stack.loss作为响应变量，而Air.Flow、Water.Temp和Acid.Conc作为预测变量。

我们将分别拟合三个模型：

model1 <- lm(stack.loss ~ Air.Flow, data = stackloss)
model2 <- lm(stack.loss ~ Water.Temp, data = stackloss)
model3 <- lm(stack.loss ~ Acid.Conc, data = stackloss)

这三个模型的结果可以通过summary()函数进行查看：

summary(model1)
summary(model2)
summary(model3)

这将给出模型的拟合结果，包括每个预测变量的系数估计、标准误差、t值和p值。此外，还会给出模型的拟合度量，如R方值和调整R方值。

请注意，这些模型都是简单线性回归模型，因为每个模型只包含一个预测变量。如果您想建立多元线性回归模型，可以将所有预测变量包含在公式中，例如：

model4 <- lm(stack.loss ~ Air.Flow + Water.Temp + Acid.Conc, data = stackloss)

希望这可以回答您的问题！