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rm(list=ls())
same = sample(1:500,100)
index1 = sample(501:5000,500)
index2 = sample(501:5000,300)
id1 = c(same,index1)
id2 = c(same,index2)
name1 <- paste("V",id1,sep="_")
name2 <- paste("V",id2,sep="_")
data1 <- data.frame(id1=name1,y=rnorm(600))
data2 <- data.frame(id2=name2,x1=rbeta(400, 1, 2))
上面的代码是生成数据的，你们不需要去修改任何东西。你们根据上面生成的data1和data2，id1和id2表示名字，将两个数据按照名字进行合并。注意，我们不需要修改为一致的名称，比如id，merge命令可以实现这样类型数据合并。
具体要求：
1、将data1和data2进行合并，合并后的新数据为data_new。
2、将data_new中的y和x1建立回归模型，即y=c+beta1*x1+error，并把结果用表格形式输出，需要包括系数、标准误、t值和p值等。当然，有同学乐意用手动去整理表格的，也非常欢迎。
3、写出merge命令中by.x，by.y，all.x，all.y这四个选项表示什么意思。
这道题怎么做，代码怎么写

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关键词：r软件 Sample Index AMPL Same 软件

先回答这个：merge命令中by.x，by.y，all.x，all.y
1.by.x也就是x的索引列
2.by.y也就是y的索引列(by.x,by.y一起看就是x的某列(或多列)的值等于x的某列(或多列)的值）
3.all.x=T：表示保留x的所有值，假设x与y关联后，x中有没关联到y的部分，x的值依旧保留。
4.all.y=T：同理，如果学过sql的话，all.x=T可以看成left join，all.y=T可以看成right join。

第一个问题 data_new<- merge(data1,data2,by.x="id1",by.y="id2") #求交集

第二个问题
lm1<- lm(data_new$y~data_new$x1)
lm1
其中(Intercept)是常数 ，data_new$x1是x1的系数 ，error是不可测的随机变量。

好像显示的代码有些问题
\[lm1<- lm(data_new$y~data_new$x1)\]