R语言colon数据集建立模型抽取参数

可以使用R语言中的lm()函数来建立线性回归模型，并使用summary()函数来抽取模型的参数。

下面以R语言内置的iris数据集为例进行说明：

# 加载数据集
data(iris)

# 建立模型
model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris)

# 抽取模型参数
summary(model)

执行以上代码后，会得到如下模型摘要：

Call:
lm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, 
    data = iris)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.79468 -0.24855 -0.02713  0.20231  1.06813 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   2.17127    0.27994   7.767 1.03e-12 ***
Sepal.Width   0.49589    0.08607   5.759 7.43e-08 ***
Petal.Length  0.82924    0.06853  12.100  < 2e-16 ***
Petal.Width  -0.31516    0.15120  -2.084   0.0381 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.3525 on 146 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8673,	Adjusted R-squared:  0.8647 
F-statistic: 333.6 on 3 and 146 DF,  p-value: < 2.2e-16

其中，Coefficients下面的表格展示了每个自变量的系数（Estimate）、标准误差（Std. Error）、t值（t value）和p值（Pr(>|t|)）。 根据需要，可以抽取相应的参数进行分析和解释。