R中还有哪些其他类型的残差图形可以查看？

除了基本的散点图外，R语言中还有一些其他类型的残差图形可以帮助分析模型的拟合效果，例如：

1. **QQ图 (Quantile-Quantile plot)**: 这种图形比较残差分布和正态分布的理论分位数，如果残差是正态的，那么数据应该在直线上。R中的`qqnorm()`和`qqline()`函数可以实现这个功能。

   par(mfrow=c(1,2)) # 设置成2行1列的布局
   qplot(residuals, type="n", main="Normal QQ Plot") + # 创建空白画布
   qqline(residuals) # 添加QQ线

2. **残差密度图 (Histogram or Density Plot)**: 可以通过`hist()`或`density()`函数查看残差的频率分布情况。这有助于观察是否存在异常值、多重共线性或其他非正态性。

   hist(residuals, main="Histogram of Residuals")

3. **残差箱线图 (Boxplot)**: 通过`boxplot()`函数展示残差的四分位数范围和可能存在的离群值，箱体内部的线表示中位数，上下的线条则代表上下四分位数。

   boxplot(residuals, horizontal=TRUE, main="Boxplot of Residuals")

4. **残差的acf和pacf图 (Autocorrelation Function and Partial Autocorrelation Function)**: 可以通过`acf()`和`pacf()`函数检测残差的时间序列相关性，这对于时间序列模型尤为重要。

   acf(residuals, main="ACF of Residuals")
   pacf(residuals, main="PACF of Residuals")

每种图形都有其特定的关注点，结合使用可以更全面地评估模型性能。