在数据分析中，使用R语言进行线性回归分析是常见的操作之一。当我们用`lm()`函数拟合模型后，可以通过`plot(lm)`来可视化结果，帮助我们更好地理解数据之间的关系。今天就来聊聊如何解读这些图表！👀

首先，`plot(lm)`会生成四张图，默认情况下分别是残差与拟合值的关系、标准化残差的QQ图、标准化残差与杠杆值的关系以及影响点的Cook距离。第一张图可以帮助识别非线性关系或异方差性；第二张QQ图用于检查残差是否符合正态分布；第三张图可以发现哪些点对模型有较大影响；最后一张则进一步确认异常点。✨

如果你发现某些点偏离正常范围较多，这可能意味着它们是异常值或是高杠杆点。这时需要仔细检查原始数据，确保没有录入错误，并考虑是否移除这些点以优化模型。记住，合理地利用这些信息能够显著提升你的分析质量哦！🎯

总之，熟练掌握`plot(lm)`的解读技巧对于提高数据分析能力至关重要！💪 数据分析 R语言 统计学