model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = binomial)各个都是什么意思、

这行代码是用来拟合一个广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）。具体来说，它表示的是：

1. y ~ x1 + x2：使用y作为因变量，x1和x2作为自变量，建立一个线性模型。

2. data = data：指定数据集为data。

3. family = binomial：指定模型的误差分布为二项分布，这是因为y是一个二元变量（只有0和1两种取值）。

因此，这行代码的含义是：在数据集data中，使用x1和x2作为解释变量，y作为响应变量，拟合一个二项式广义线性模型。

其中，glm()函数是用来拟合GLM模型的函数，它的第一个参数是一个公式，用来指定模型的形式。数据集可以通过第二个参数data指定，而family参数用来指定模型的误差分布。在这个例子中，我们使用了二项分布作为误差分布。