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- car中的函数
相比于R基础提供的评价模型拟合情况，car包中提供了大量函数，大大增强了拟合和评价回归模型的能力
| 函数 | 目的 |
| qqplot() | 分位数比较图 |
| durbinWatsonTest() | 对误差自相关性做Durbin-Watson检验 |
| crPlots() | 成分与残差图 |
| ncvTest() | 对非恒定的误差方差做得分检验 |
| spreadLevelPlot() | 分散水平检验 |
| outlierTest() | Bonferroni离群点检验 |
| avPlots() | 添加的变量图形 |
| inluencePlot() | 回归影响图 |
| scatterplot() | 增强的散点图 |
| scatterplotMatrix() | 增强的散点图矩阵 |
| vif() | 方差膨胀因子 |
- 正态性 qqPlot()
与基础包中的plot()函数相比，qqPlot()函数提供了更为精确的正态假设检验方法，它画出了在n-p-1个自由度的 t 分布下的 学生化残差（studentized residual,也称学生化删除残差或折叠化残差）图形。其中 n 是样本大小，p 是回归参数的数目（包括截距项）
> library(car)
> states <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder", "Population",
+ "Illiteracy", "Income", "Frost")])
> fit <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data=states)
> qqPlot(fit, labels=row.names(states), id.method="identify",
+ simulate=TRUE, main="Q-Q Plot")id.method = "identify"选项能够交互式绘图--待图形绘制后，用鼠标单击图形内的点，将会标注函数中labels选项的设定值，敲击 Esc键，从那个图形下拉菜单中选择Stop，或者在图形上右击，都将关门闭这种交互模式。
simulate = TRUE 时，95%的置信区间将会用参数自助法
- residplot()
residplot()函数生成学生化残差柱状图（即直方图），并添加 正态曲线、核密度曲线和轴须图
通过这种方法来实现可视化，观察残差的正态性
residplot <- function(fit, nbreaks=10) {
z <- rstudent(fit)
hist(z, breaks=nbreaks, freq=FALSE,
xlab="Studentized Residual",
main="Distribution of Errors")
rug(jitter(z), col="brown")
curve(dnorm(x, mean=mean(z), sd=sd(z)),
add=TRUE, col="blue", lwd=2)
lines(density(z)$x, density(z)$y,
col="red", lwd=2, lty=2)
legend("topright",
legend = c( "Normal Curve", "Kernel Density Curve"),
lty=1:2, col=c("blue","red"), cex=.7)
}
residplot(fit)
- 线性
通过 成分残差图(compoet plus residual plot)，也称 偏残差图(partial residual plot),查看出自变量与因变量之间是否呈非线性关系，也可以看看是否有不同于已设定线性模型的系统偏差，图形可以用car包中crplot()函数绘制
#如下图
library(car)
crPlots(fit)若图形存在非线性，则说明对预测变量的函数形式建模不够充分，那么就需要添加一些曲线成分，比如多项式、或对一个或多个变量进行变换（如log(x)代替 x），或用其他回归变体形式而是不线性回归
- 同方差性ncvtest()
car包提供了两个有用的函数，可以判断误差方差是否恒定。 ncvtest()函数生成一个计分检验，零假设（原假设）误差方差不变，备择假设为误差方差随着拟合值水平的变化而变化，若检验显著，则说明存在异方差性（误差方差不恒定）
spreadLevelPlot()函数创建一个添加了最佳拟合曲线的散点图，展示标准化残差绝对值与拟合值的关系，代码如下
#检验同方差性
#如下图
#H0为方差恒定 不显著
> library(car)
> ncvTest(fit)
Non-constant Variance Score Test
Variance formula: ~ fitted.values
Chisquare = 1.746514 Df = 1 p = 0.1863156 #显著水平为 α = 0.05，p > 0.05表示 α错误(H0）为真，但是我们却拒绝了)发生的概率大于5%，所以接受H0，计分检验不显著
> spreadLevelPlot(fit)
Suggested power transformation: 1.209626 可以得到计分检验不显著（p = 0.19），说明满足方差不变假设。
也可以可以通过分布水平图看到这一点，其中点在水平的最佳拟合曲线周围呈水平随机分布。若违反了该假设，你将会看到一个非水平曲线
代码结果建议幂次变换（suggested power transformation）的含义是，经过 
次幂（ 
）变换，非恒定的误差方差将会平稳。例如，若图形显示了非水平趋势，建议幂次转换为0.5，在回归等式中用 
代替 Y，可能会使模型那个满足同方差性，若建议幂次为0，则使用对数变换，对于当前例子，异方差习惯很不明显，因此建议幂次接近1（不需要进行变换）
