R语言可以分析多种模型，以下是一些主要模型的归纳： 线性回归模型：包括简单线性回归和多元线性回归，用于探究自变量与因变量之间的线性关系。

逻辑回归模型：这是一种广泛应用于二分类问题的模型，它通过对数几率函数将线性回归结果转换为一个概率值，从而进行分类。

决策树模型：决策树是一种基于树状结构的分类模型，它根据数据的特征构建一个树形决策图来进行分类。

多项式回归模型：当自变量和因变量之间的关系不是线性的时候，可以使用多项式回归来拟合更复杂的关系。

交互作用模型：在模型中考虑两个或多个自变量的交互作用，以探究它们共同对因变量的影响。

时间序列分析模型：如ARIMA模型等，用于分析和预测时间序列数据。

主成分分析和因子分析模型：这些模型用于数据降维和结构识别，帮助理解多个变量之间的关系。

深度学习模型：虽然R语言在深度学习方面的应用不如Python广泛，但也可以使用如Keras等包来构建和训练深度学习模型，包括神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

聚类分析模型：如K-means聚类、层次聚类等，用于将数据划分为具有相似性的组群。

生存分析模型：用于研究在一定时间范围内某个事件发生的概率，常用于医学、社会学等领域。

此外，R语言还提供了丰富的统计测试和可视化工具，可以对模型进行诊断、优化和展示。

需要注意的是，虽然R语言能够分析上述多种模型，但在实际应用中还需要根据数据的特性和问题的需求来选择合适的模型进行分析。

总的来说，R语言在数据分析领域具有广泛的应用，能够支持从简单的统计分析到复杂的机器学习算法等多种模型的分析和建模工作。