rt = read.csv("D://6.1.csv",header = TRUE) rt plot(rt[,2],rt[,3],pch=19,cex = 1.2,col=4,xlab = "积雪深度/m",ylab = "灌溉面积/公顷") abline(lm.sol, lwd = 2, col =2) names(rt)[3] = "Y" names(rt)[2] = "X" lm.sol = lm(Y ~ 1 + X, data = rt) summary(lm.sol)

这段代码用于读取名为"6.1.csv"的数据文件，并对数据进行简单线性回归分析，最后输出线性回归模型的统计结果。

具体而言，代码首先使用read.csv()函数读取文件"6.1.csv"，并将第一行视为列名。然后，使用plot()函数绘制散点图，其中第二列数据作为横轴，第三列数据作为纵轴，点的形状为圆形，大小为1.2倍，颜色为4（蓝色），横轴和纵轴的标签分别为"积雪深度/m"和"灌溉面积/公顷"。接着，使用lm()函数对数据进行简单线性回归分析，其中自变量为第二列数据，因变量为第三列数据。lm.sol为得到的线性回归模型结果。然后，将第三列命名为"Y"，第二列命名为"X"，方便后续代码使用。最后，使用summary()函数输出线性回归模型的统计结果，包括回归系数、截距、R方等。