R语言中lm函数与模型信息提取：Kuka机器人EtherCAT配置教程

本资源主要介绍了如何在R语言中进行线性模型分析以及提取模型信息的通用函数在Kuka机器人EtherCAT通讯参数配置中的应用。首先，它概述了R语言中的基本统计功能，如lm()函数用于拟合多重模型，如y对x1和x2的回归分析，其中data参数确保模型使用的变量来自预定义的数据集。 11.2 节详细阐述了如何通过lm()函数构建模型，并且提到了一个重要的技术细节——data参数的作用。这个参数确保模型的构建基于特定数据集，即使该数据集不在搜索路径中也能正确引用。模型拟合后的结果是一个"lm"类的对象，可以使用一系列泛型函数来获取和处理模型信息，如添加附加项（add1）、系数估计（coef）、效应分析（effects）、残差计算（residuals）等。 11.3 部分重点介绍了几个常用的泛型函数，如`summary()`用于汇总模型统计信息，`plot()`用于绘制模型图形，`predict()`用于预测新数据点，`anova()`用于模型比较，`drop1()`用于逐个删除模型的项以评估其重要性，以及`formula()`用于查看模型公式。这些函数提供了丰富的统计分析和可视化工具，便于深入理解和解释模型。 同时，资源中还提及了R语言的版权信息，指出用户可以根据保留版权声明和许可条款复制和分发R语言的手册，这对于学习者来说非常重要，确保他们可以在尊重版权的前提下合法地使用R语言进行数据分析。 这个资源对R语言的统计建模和模型信息提取提供了实用指导，特别适用于那些在Kuka机器人控制和 EtherCAT通信中运用R语言进行数据分析的工程师和技术人员。