Linux下开发R语言模型，将模型中的参数进行处理，只需要替换参数，就能实现该模型对任意的数据适用，再对数据类型和算法适用条件进行判断，可保证该程序的正确性，不会导致错误退出。以下仅为举例：

参数加载

install.packages('magrittr')
library(magrittr)
setwd("C:\\Users\\jhinno\\Desktop\\R-data20190120\\R-Variable-reduction")
PArameter4 = "1EFAdata.csv"
PArameter1 = c("Ma","a","b","F1") #传入的字段变量名称
data <- read.csv(PArameter4)  #读取传入的数据路径
print(head(data))  #查看原始的整体数据
znewdata <- data[,PArameter1] #生成最终数据框
str(znewdata)
JHY  <- "Ma" #Y的值传入
znewdata[,JHY]
znewdata[,"Y."] <- znewdata[,"Ma"]   #Y的赋值
n. = which(names(znewdata) == "Ma")    #Y的序号位置
usedata = znewdata[, -n.]
str(usedata)
mo = lm(Y.~.,data=usedata)
summary(mo)

信息显示

print("以下信息是数据的初步描述：")
n.loncount  <-  length(data)
n.dimcount  <-  length(data[, 1])
print(paste("横向数据的字段数是：",  n.loncount), sep = " ")  
print(paste("纵向数据的记录数是：",  n.dimcount), sep = " ")   
print(paste("参与分析的数据字段有：",  PArameter1), sep = " ")  

参数值循环多次判断

下面是两次判断

a <- 2
b <-  4

if(a == 2){
if(b == 3){
}else if(b  !=   3) {
print("请重新进行选择")
}
}else if(PArameter2 ==  'R2') {
print("666")
}