如何将这两个数据集归纳为R中的线性回归模型？

将两个数据集归纳为R中的线性回归模型可以通过以下步骤实现：

1. 导入数据集：首先，在R中导入两个数据集，可以使用read.csv()函数读取CSV文件，或者使用其他适用的函数读取不同格式的数据文件。
2. 数据预处理：对导入的数据集进行预处理，包括数据清洗、处理缺失值、处理异常值等。可以使用R中的函数，如na.omit()函数删除含有缺失值的观测值。
3. 合并数据集：如果需要将两个数据集合并为一个数据集，可以使用merge()函数或者其他适用的函数将它们按照某些共同的列进行合并。
4. 创建线性回归模型：使用lm()函数创建线性回归模型。在lm()函数中，指定一个或多个自变量和一个因变量。例如，如果有两个自变量x1和x2，一个因变量y，可以使用类似lm(y ~ x1 + x2, data)的方式创建模型。
5. 模型拟合与评估：使用创建的线性回归模型对数据进行拟合，并进行模型评估。可以使用summary()函数获取模型的统计信息，如回归系数、拟合优度等。
6. 可视化结果：使用plot()函数将数据和拟合的线性回归模型可视化，以便更好地理解数据和模型之间的关系。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云对象存储（COS）：适用于存储、管理和访问大规模结构化和非结构化数据的云端存储服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos

注意：本答案中没有涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，请参考相关品牌商的文档和产品介绍。