如何使用R语言对MASS包中的哺乳动物数据bootstrap模型的MSE，并使用bootstrap后的jackknife法，确定哪些点具有影响力。将其与从引导斜率中确定的有影响力的点进行比较。

首先，我们需要加载MASS包并获取哺乳动物数据集：

library(MASS)
data(mammals)

接下来，我们可以使用`boot`函数来进行bootstrap模型的MSE计算：

library(boot)

# 定义MSE函数
mse <- function(data, indices) {
  d <- data[indices, ]
  lm_model <- lm(body ~ brain, data = d)
  y_pred <- predict(lm_model, newdata = d)
  mean((d$body - y_pred)^2)
}

# 进行bootstrap计算
set.seed(123)
boot_mse <- boot(mammals, mse, R = 1000)

接下来，我们可以使用jackknife法来确定哪些点具有影响力：

# 使用jackknife法
jackknife_mse <- jackknife(mammals, mse)

# 确定影响力点
influential_points <- jackknife_mse$jack[abs(jackknife_mse$jack) > 2 * sd(jackknife_mse$jack)]

最后，我们可以将bootstrap斜率方法和jackknife法的结果进行比较：

# 确定斜率有影响力的点
set.seed(123)
lm_model <- lm(body ~ brain, data = mammals)
boot_slope <- boot(mammals, function(data, indices) coef(lm(data[indices, ], formula = body ~ brain))[2], R = 1000)
influential_points_slope <- boot_slope$t[abs(boot_slope$t) > 2 * sd(boot_slope$t)]

# 比较两者的结果
all(influential_points %in% influential_points_slope)

如果上述代码返回`TRUE`，则表示bootstrap模型和jackknife法的结果具有一致性。