r语言如何进行事后分析，代码

在R语言中，事后分析通常是指数据分析完成后对结果进行检验、解释和可视化的过程。以下是一些常见的事后分析步骤及其示例代码：

1. 检验假设：比如，如果你想检查线性回归模型的残差是否满足正态性和独立性等假设，可以使用`shapiro.test()`（正态性检验）和`lmtest::BoxTest()`（残差的正态性与独立性检验）函数。

# 正态性检验
residuals <- resid(lm_model)
shapiro_test(residuals)

# 残差测试
library(lmtest)
box.test(lm_model$residuals, type = "Ljung-Box")

2. 可视化：通过散点图、QQ图、箱线图等方式检查数据分布和模型拟合情况。例如：

# 散点图查看残差与预测值的关系
plot(lm_model$fitted.values, residuals, xlab = "Predicted Values", ylab = "Residuals")

# QQ图
qqnorm(residuals, main = "Normal Q-Q Plot")
qqline(residuals)

3. 参数显著性：如果你关心的是某个系数的显著性，可以使用`summary()`函数获取t统计量和p值。

summary(lm_model)$coefficients[, c(4,5)] # 显示t值和p值

4. 回归诊断：使用`car`包的`diagnose()`函数进行多重共线性、异方差性等诊断。

library(car)
diag_plot(lm_model)