lmPerm::lmp(y~x*f，center=TRUE)与lm(y~x*f)：非常不同的系数

lmPerm::lmp(y~xf, center=TRUE)与lm(y~xf)：非常不同的系数

这两个函数分别是R语言中的lmPerm包和stats包中的lm函数，用于进行线性回归分析。它们之间的区别主要体现在系数的计算方法上。

lmPerm::lmp函数是基于置换检验的线性模型拟合方法，它使用了自助法（bootstrap）来估计模型系数的置信区间。在进行模型拟合时，它会对自变量进行随机重抽样，并通过多次重抽样来计算模型系数的分布情况，从而得到系数的置信区间。这种方法可以更好地处理数据的非正态分布、异方差性等问题，提供更准确的系数估计结果。

而lm函数则是基于最小二乘法的线性模型拟合方法，它假设模型的误差项服从正态分布，并且具有恒定的方差。在进行模型拟合时，它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来估计模型系数。这种方法在数据满足正态分布和方差齐性的情况下，可以得到较为准确的系数估计结果。

因此，lmPerm::lmp函数和lm函数在计算系数时采用了不同的方法，得到的系数估计结果也会有所不同。在实际应用中，可以根据数据的特点和分析目的选择合适的函数进行模型拟合。

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