当我在r中有给定的数据和公式时，如何获得参数？

# 假设你有一个数据框df，其中包含自变量x和因变量y
model <- lm(y ~ x, data = df)  # 进行最小二乘法拟合
parameters <- coef(model)  # 获得参数估计值

# 假设你有一个数据框df，其中包含自变量x和因变量y
library(nlme)
model <- gls(y ~ x, data = df)  # 进行广义最小二乘法拟合
parameters <- coef(model)  # 获得参数估计值

# 假设你有一个数据框df，其中包含自变量x和二项分布的因变量y
model <- glm(y ~ x, data = df, family = binomial)  # 进行二项分布模型的最大似然估计
parameters <- coef(model)  # 获得参数估计值

# 假设你有一个数据框df，其中包含自变量x和泊松分布的因变量y
model <- glm(y ~ x, data = df, family = poisson)  # 进行泊松分布模型的最大似然估计
parameters <- coef(model)  # 获得参数估计值

# 假设你有一个数据框df，其中包含自变量x和正态分布的因变量y
model <- lm(y ~ x, data = df)  # 进行正态分布模型的最大似然估计（与最小二乘法等价）
parameters <- coef(model)  # 获得参数估计值