當R語言的lm函數求得的系數為空值時，可能是因為數據存在缺失值或者其他異常情況導致回歸模型無法收斂。要解決這個問題，可以嘗試以下幾種方法：
檢查數據：首先檢查數據是否存在缺失值或異常值，可以通過summary()函數查看數據的統計信息，如果發現數據異常，需要對數據進行清洗或填補缺失值。
使用其它回歸方法：如果lm函數無法求得系數，可以嘗試使用其它回歸方法，如glm函數進行廣義線性回歸等。
添加參數：在lm函數中添加相關參數，如na.action參數用于處理缺失值，例如na.omit表示忽略缺失值，na.exclude表示排除缺失值等。
增加數據量：增加數據量可能有助于提高回歸模型的收斂性，可以嘗試增加樣本量來觀察結果是否改善。
檢查模型：檢查模型是否合理，是否存在共線性等問題，可以通過診斷檢驗如殘差分析等方法來評估模型的擬合效果。
通過上述方法，可以嘗試解決R語言lm函數求得系數為空值的問題。如果仍然無法解決，建議尋求專業人士的幫助。
