是否阻止空数据进入R中的lm()调用？

是的，可以阻止空数据进入R中的lm()调用。在使用lm()函数进行线性回归分析时，如果数据中存在缺失值或空值，可以通过使用na.action参数来控制对这些空数据的处理方式。

lm()函数的na.action参数可以接受多种取值，其中包括以下几种常用选项：

1. na.fail：默认选项，表示如果数据中存在缺失值或空值，则停止模型拟合，并返回错误信息。
2. na.omit：表示忽略包含缺失值或空值的观测样本，在模型拟合过程中不考虑这些样本。
3. na.exclude：与na.omit类似，但在模型拟合后可以通过coef()和predict()函数输出结果时，将缺失值或空值的样本标记为NA。
4. na.pass：表示不对缺失值或空值进行任何处理，直接将它们传递给lm()函数进行模型拟合。这样可能导致后续分析结果出现错误或不准确。

根据具体的需求和数据情况，可以选择合适的na.action参数来控制空数据在lm()调用中的处理方式。具体的应用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 数据清洗：在进行数据清洗过程中，可以先使用na.omit参数删除包含缺失值或空值的样本，以确保模型的准确性。
2. 敏感性分析：在分析中需要考虑缺失值或空值对结果的影响时，可以选择na.exclude参数进行模型拟合，以保留缺失值或空值的信息。
3. 数据验证：通过选择na.fail参数，在数据中存在缺失值或空值时停止模型拟合，可以提醒用户进行数据完整性的验证。

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