以下是一个示例代码，用于在同一个数据框上生成不同的线性回归模型：

# 创建一个数据框
df <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))

# 定义一个函数，用于生成线性回归模型并返回系数
generate_lm <- function(df) {
  model <- lm(y ~ x, data = df)
  coefficients(model)
}

# 循环生成不同的线性回归模型
models <- list()
for (i in 1:5) {
  models[[i]] <- generate_lm(df)
}

# 打印每个模型的系数
for (i in 1:5) {
  print(models[[i]])
}

在这个示例中，我们首先创建了一个包含 x 和 y 列的数据框 df。然后，我们定义了一个函数 generate_lm，它接受一个数据框作为输入，生成线性回归模型，并返回模型的系数。接下来，我们使用一个循环生成了 5 个不同的线性回归模型，并将它们存储在一个列表 models 中。最后，我们使用另一个循环打印每个模型的系数。

你可以根据自己的需求修改和扩展这个示例代码。