继续生成 用R语言多元线性回归模型回归系数的估计，分布式计算程序及结果分析，要求程序可以做静态、动态、分块、反向循环调度

在R语言中，多元线性回归是一种用于预测因变量如何依赖于一个或多个自变量的统计方法。回归系数的估计通常通过`lm()`函数实现，例如：

# 导入数据
data <- read.csv("your_data.csv")

# 构建多元线性模型
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data)

# 回归系数估计
coefficients(model) # 输出模型各变量的系数和截距

# 分布式计算：
若需要处理大型数据集或利用分布式环境，你可以使用`foreach`和`doParallel`包来进行并行计算。首先安装它们：

install.packages("foreach")
install.packages("doParallel")
library(foreach)
library(doParallel)

# 初始化并行集群
registerDoParallel()

# 对数据分块处理
split_data <- split(data, gl(nrow(data)/ncores, ncore = ncores)) # ncores是你想要使用的处理器核心数

# 遍历分块执行回归
results <- foreach(i = seq_along(split_data), .combine = rbind) %dopar% {
model_i <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = split_data[[i]])
coefficients(model_i)
}

# 结果分析：
results_df <- as.data.frame(results)
summary(results_df) # 查看每个部分模型的参数汇总信息