一、描述性分析
median（）中位数
quantile（）分位数
fivenum（）：最大、最小值、中位数、分位数
cov（）协方差
cor（）相关系数
cor.test（）相关性检验
一元回归分析：
a=lm(w~1+h)
回归之后查看详细信息：summary（a）
anova（a）:方差分析
predict（）：预测
多元线性回归
lm(y~x1+x2,data=m)
逐步回归：
step（a，direction=“forward”）：前进法
回归诊断：
（1）正态分布检验：shapiro.test（）
（2）残差正态分布检验
（3）多重共线性检验：kappa（XX,exact=TRUE）
先求相关系数，再检验
消除多重共线性：
eigen(xx)：矩阵特征
广义线性回归：
qlm（）
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