GLM模型拟合好之后怎么绘制残差图，请给我R代码

在GLM模型拟合好后，可以使用R中的`plot()`函数绘制模型的残差图。以下是一个示例代码：

# 假设你已经拟合好了一个GLM模型，命名为model

# 绘制残差图
plot(model, which = 1)  # 1表示残差图

上述代码中，使用`plot()`函数来绘制模型的残差图。`which = 1`表示要绘制的图形类型是残差图。你可以根据需要选择其他类型的图形，如正态Q-Q图（`which = 2`）、离散度量残差图（`which = 3`）等。

运行这段代码后，将会显示出模型的对应类型的残差图。请确保在运行代码之前，已经拟合好了GLM模型，并将其命名为`model`。

相关问题

请问一个GLM模型怎么评估拟合效果？请给我代码

评估GLM模型的拟合效果可以使用多个指标，如残差分析、模型检验和预测能力等。以下是一些评估拟合效果的常见指标和相应的代码示例：

1. 残差分析:

# 拟合GLM模型
model <- glm(formula, data = dataset, family = binomial)

# 获取残差
residuals <- residuals(model)

# 绘制残差图
plot(residuals)

在上面的代码中，您需要将"formula"替换为您的GLM模型的公式，"dataset"替换为您的数据集名称。然后，您可以通过计算残差并绘制残差图来评估模型的拟合效果。

2. 模型检验:

# 拟合GLM模型
model <- glm(formula, data = dataset, family = binomial)

# 进行模型检验
summary(model)

在上面的代码中，您需要将"formula"替换为您的GLM模型的公式，"dataset"替换为您的数据集名称。然后，通过运行summary()函数，您可以获取模型的详细统计信息，包括系数估计、显著性检验和模型拟合信息。

3. 预测能力评估:

# 拟合GLM模型
model <- glm(formula, data = dataset, family = binomial)

# 进行交叉验证
cv_results <- cv.glm(data = dataset, glmfit = model, K = 10)

# 输出交叉验证结果
print(cv_results)

在上面的代码中，您需要将"formula"替换为您的GLM模型的公式，"dataset"替换为您的数据集名称。然后，通过运行cv.glm()函数进行交叉验证，并使用print()函数输出交叉验证的结果。交叉验证可以评估模型的预测能力和泛化能力。

请注意，以上代码示例是一般性的示例，具体评估指标和方法可能因应用场景和数据类型的不同而有所变化。