线性模型（Linear Model）是一种广泛用于统计分析的模型，其主要研究线性关系。R语言作为一种功能强大的统计软件，提供了lm函数来实现线性模型。本文将详细介绍R语言中lm函数的原理和应用，以帮助读者更好地理解和运用线性模型。
一、线性模型的原理
1. 模型假设
线性模型基于以下假设：
（1）因变量y与自变量x之间存在线性关系；
（2）误差项ε满足正态分布；
（3）各误差项之间相互独立。
2. 模型表示
线性模型可以表示为：
y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε
其中，y为因变量；x1, x2, ..., xk为自变量；β0为截距；β1, β2, ..., βk为自变量系数；ε为误差项。
3. 模型估计
线性模型估计通常采用最小二乘法。最小二乘法的目标是找到一组参数，使得实际观测值与模型预测值之间的误差平方和最小。
二、R语言中lm函数的应用
1. 数据导入
需要将数据导入R中。可以使用read.csv、read.table等函数实现。
```R
data <- read.csv(\