R语言回归模型预测绘图plot,predict,回归诊断,模型评价

model使用lm,glm线性模型拟合结果

model <- lm(y ~ x....)

做出点与预测函数的曲线

>plot(x,y)
>lines(x,predict(model))

当评价模型的适用性时,你可以绘制初始响应变量的预测值与残差的图形。例如,如下代码,可绘制一个常见的诊断图:

#model使用lm,glm线性模型拟合结果
 >plot(predict(model,type = "response"),residuals(model,type = "deviance"))

R将列出帽子值(hat value)、学生化残差值和Cook距离统计量的近似值。不过,对于识别异常点的阈值,现在并没统一答案,它们都是通过相互比较来进行判断。其中一个方法就是绘制各统计量的参考图,然后找出异常大的值。例如,如下代码可创建三幅诊断图:

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