在R語言中，lm()函數用于擬合線性回歸模型。其基本語法如下：
lm(formula, data)
其中，formula是一個公式對象，用來指定線性回歸模型的形式，例如 “y ~ x1 + x2” 表示因變量y與自變量x1和x2之間的線性關系；data是一個數據框，用來存放因變量和自變量的數據。
lm()函數會返回一個線性回歸模型對象，可以使用summary()函數對模型進行概要統計分析，以查看模型的擬合效果和統計顯著性等信息。
例如，以下是一個使用lm()函數擬合線性回歸模型的示例：
# 創建一個數據框
data <- data.frame(x = 1:10, y = 2*(1:10) + rnorm(10))
# 擬合線性回歸模型
model <- lm(y ~ x, data = data)
# 查看模型摘要
summary(model)
通過lm()函數和summary()函數，我們可以得到線性回歸模型的擬合效果、系數估計、顯著性檢驗等信息。
