model_1 <- lm(Census.Data$Qualification~ Census.Data$Unemployed)

这是一个 R 语言的代码，它的作用是使用线性回归模型建立 Census.Data 数据框中 Qualification 变量与 Unemployed 变量之间的关系，并将结果存储在 model_1 中。具体来说，这个代码使用了 lm() 函数，其中：

- Census.Data$Qualification：表示因变量，即我们要预测或解释的变量，它的值由 Unemployed 变量和其他可能的因素共同影响。
- ~：表示因变量与自变量之间的关系。
- Census.Data$Unemployed：表示自变量，即我们用来解释因变量的变量，它的值可能会影响 Qualification 变量的值。

通过这个代码，我们可以建立一个简单的线性回归模型，来探索 Unemployed 变量与 Qualification 变量之间是否存在显著的关系，并用该模型来预测或解释 Qualification 变量的变化。同时，我们也可以对模型进行诊断和评估，以确定模型是否适合用于预测或解释数据。

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model_2 <- lm(Census.Data$Qualification~ Census.Data$Unemployed +Census.Data$White_British)

这是一个多元线性回归模型，其中`Census.Data$Qualification`是因变量，`Census.Data$Unemployed`和`Census.Data$White_British`是自变量。使用lm()函数拟合该模型可以得到模型的系数估计值、残差标准误、确定系数等指标。多元线性回归可以同时研究多个自变量对因变量的影响，例如，在该模型中，我们可以同时研究失业率和英国白人所占比例对教育程度的影响。

cor.test(Census.Data$Unemployed, Census.Data$Qualification)

这是一个 R 语言的代码，它的作用是计算两个变量 Census.Data$Unemployed 和 Census.Data$Qualification 的 Pearson 相关系数，并进行显著性检验。Pearson相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性关系强度的统计量，取值范围为-1到1，绝对值越接近1代表关系越强。cor.test() 函数用于计算相关系数和显著性检验，需要传递两个变量作为参数。在这个代码中，传递的两个变量分别是 Census.Data$Unemployed 和 Census.Data$Qualification。