分别为每个df运行lm模型。

对于这个问答内容，我将尝试给出完善且全面的答案。

首先，让我们来解释一下问题中的名词和术语：

1. df：df是一个常见的缩写，通常用于表示数据框（data frame），是一种二维数据结构，类似于表格，常用于数据分析和处理。
2. lm模型：lm模型是线性回归模型（linear regression model）的简称，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。

接下来，我们来解答问题：

针对每个df运行lm模型，意味着我们需要对多个数据框进行线性回归分析。在实际应用中，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，需要准备好每个数据框（df）的数据集。确保数据集中包含自变量和因变量的值。
2. 数据预处理：对于每个数据框，可以进行数据清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理步骤，以确保数据的质量和准确性。
3. 模型建立：对于每个数据框，可以使用lm模型来建立线性回归模型。lm模型可以通过拟合数据集中的自变量和因变量之间的线性关系来预测未知数据。
4. 模型评估：对于每个模型，可以使用各种评估指标（如均方误差、决定系数等）来评估模型的性能和准确性。
5. 结果解释：对于每个模型，可以解释模型中的系数和截距，以了解自变量对因变量的影响程度。

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以上是我对于问题的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。