用R语言进行金砖五国的紧急情况分析，分析其经济增长受到哪些因素影响，已知数据有金砖五国1970年至2020年的调整后国民收入净额及其年增长率，调整后的人均净额及其增长率，调整后的在教育支出，能源损耗，矿物消耗等的结余数据，但并不完整，有部分缺失值，给出需要用到的相关应用回归分析的代码

首先，为了进行金砖五国的紧急情况分析，我们需要对数据进行清洗和预处理，以填补缺失值并确定所需的变量。以下是一个示例代码：

library(tidyverse)
library(mice)

# 导入数据
data <- read_csv("brics_data.csv")

# 查看数据结构和缺失情况
str(data)
summary(data)

# 为了进行回归分析，我们需要选取以下变量
# 调整后国民收入净额及其年增长率
# 调整后的人均净额及其增长率
# 调整后的在教育支出结余数据
# 能源损耗结余数据
# 矿物消耗结余数据
data_selected <- data %>% 
  select(country, year, gni, gni_growth, per_capita_gni, per_capita_gni_growth, 
         education_surplus, energy_surplus, mineral_surplus)

# 对缺失值进行填充
data_filled <- mice(data_selected, m = 5, maxit = 50)

# 提取填充后的数据
data_imputed <- complete(data_filled)

# 检查填充后的缺失情况
colSums(is.na(data_imputed))

# 进行回归分析
lm(per_capita_gni_growth ~ gni_growth + education_surplus + energy_surplus + mineral_surplus, data = data_imputed)

以上代码使用了 `mice` 包来填充缺失值，并使用 `lm` 函数进行了线性回归分析。根据具体情况，您可能需要进行更多的数据清洗和预处理，以及选择不同的回归模型。