R语言报错公式里有'.'，而没有'data'这一参数

### 回答1：
可以尝试使用formula函数并传入data参数，如下所示：

formula(y ~ x1 + x2, data = your_data)

其中，y是因变量，x1和x2是自变量，your_data是数据框。

### 回答2：
在R语言中，公式通常用来描述线性回归、广义线性模型、glm、mixed效应等模型的形式。公式的一般形式为`response ~ predictors`，其中response是被预测的变量，predictors是预测变量。当在公式中使用'.'时，表示包括所有变量作为预测变量。

然而，如果出现报错中提到公式里有'.'而没有'data'这一参数，通常是因为在函数中没有指定数据集。在R中，数据集通常通过`data =`参数传递给函数。

为了解决这个问题，可以首先确保数据集已经正确加载，并且已经被分配给了适当的变量名。可以使用`names()`函数查看数据集中的变量名，确保变量名是否正确。

其次，需要确保在函数中正确指定了数据集。为了指定数据集，可以使用`data =`参数，并将数据集的变量名作为参数值。

例如，如果报错的函数调用为`lm(. ~ predictors)`，应该修改为`lm(. ~ predictors, data = dataset)`。其中，dataset是存储数据集的变量名。

总结起来，处理这种报错的方法是：
1. 确保数据集已经正确加载，并且已经被分配给了适当的变量名。
2. 确保在函数中正确指定了数据集，使用`data =`参数并将数据集的变量名作为参数值。

### 回答3：
在R语言中，公式通常被用于表示模型，其中包含有关变量之间的关系。公式类似于数学方程，使用特殊的语法来描述模型的形式。在公式中，'.'被用作特殊的符号，表示对所有变量的选择。

然而，当公式中出现'.'而没有'data'参数时，就会导致R语言报错。这是因为R语言无法识别'.'所代表的变量。因此，在创建公式时，必须使用'data'参数来指定数据来源以及变量的范围。

例如，假设我们要拟合一个线性回归模型，其中包含自变量x和因变量y。正确的公式应该是'y ~ x'，其中'y'表示因变量，'x'表示自变量。这里的'~'是用来表示“与”的关系。如果我们将公式写为'y ~ .'，那么R语言将无法理解'.'代表的是什么变量，从而报错。

修正此错误的方法是使用'data'参数来明确指定数据源。例如，我们可以将公式写为'y ~ .，data = data.frame(x,y)'，其中'data.frame(x,y)'表示数据框，包含了自变量x和因变量y的取值。这样，R语言就可以正确识别'.'代表的是data中的所有变量。

总而言之，当R语言报错公式中有'.'而没有'data'参数时，应该使用'data'参数来明确指定数据源以及变量的范围，以解决这个问题。