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:
>