在R语言中执行线性回归分析通常需要使用lm()函数，该函数用于拟合线性模型。以下是一个简单的示例：

假设有一个数据集data，其中包含自变量x和因变量y，可以执行以下代码进行线性回归分析：

# 创建一个数据集data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10))# 使用lm()函数进行线性回归分析model <- lm(y ~ x, data = data)# 查看线性回归模型的摘要summary(model)

上述代码首先创建了一个数据集data，然后使用lm()函数拟合了y关于x的线性回归模型，并将结果存储在model对象中。最后，可以使用summary()函数查看线性回归模型的摘要信息，包括回归系数、截距、R-squared等统计指标。