influenceplot()函数

`influencePlot()`函数是R语言中`car`包中的一个函数，用于绘制影响图，可以将离群点、杠杆值和强影响点的信息整合到一幅图形中。该函数的语法如下：

influencePlot(fit, id.method = c("I", "D", "DFBETA", "COVRATIO", "CHISQ"),
              obs = 1:length(fit$residuals), xlim = NULL, ylim = NULL,
              main = "Influence Plot", sub = NULL, xlab = "Index",
              ylab = "Influence", id.cex = 0.8, id.col = "red",
              id.bg = "white", id.alpha = 1, id.labels = NULL,
              id.offset = 0.5, id.method.args = NULL, ...)

其中，`fit`参数是一个拟合模型的对象，`id.method`参数是一个字符向量，用于指定计算影响度量的方法，`obs`参数是一个整数向量，用于指定要绘制的观测值的索引，`xlim`和`ylim`参数分别是x轴和y轴的范围，`main`和`sub`参数分别是主标题和副标题，`xlab`和`ylab`参数分别是x轴和y轴的标签，`id.cex`参数是标识符的大小，`id.col`参数是标识符的颜色，`id.bg`参数是标识符的背景颜色，`id.alpha`参数是标识符的透明度，`id.labels`参数是标识符的标签，`id.offset`参数是标识符的偏移量，`id.method.args`参数是一个列表，用于传递给计算影响度量的方法的其他参数。

下面是一个使用`influencePlot()`函数绘制影响图的例子：

library(car)
fit <- lm(mpg ~ wt + hp + disp, data = mtcars)
influencePlot(fit, id.method = "cook", main = "Influence Plot", sub = "Circle size is proportional to Cook's distance")

该例子中，首先加载`car`包，然后使用`lm()`函数拟合一个线性回归模型，最后使用`influencePlot()`函数绘制影响图，其中`id.method`参数指定计算影响度量的方法为`cook`，`main`和`sub`参数分别指定主标题和副标题。