已知library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) # 使用gam()函数拟合广义加性模型 plot看图,rm(list = ls())删除数据 dat =as.data.frame(df_norm1) colnames(dat) = c('X1','X2','X3','X4','Y') mod_gam <- gam(Y ~ s(X1)+s(X2)+s(X3)+s(X4),data=dat) summary(mod_gam)，补充一个残差分析结果代码

在R中，使用`gam()`函数进行广义可加模型的拟合时，可以通过`plot()`函数来进行残差分析。具体来说，可以使用以下代码进行残差分析结果的输出：

# 残差分析结果
par(mfrow = c(2, 2))  # 设置输出图形的排列方式
plot(mod_gam, se = "boot", rug = TRUE)  # 绘制残差散点图、残差分布图、残差-自变量关系图等

在这个代码中，我们首先使用`par()`函数设置输出图形的排列方式为2行2列，然后使用`plot()`函数绘制残差散点图、残差分布图、残差-自变量关系图等。其中，`se`参数表示使用何种方法计算标准误差，这里使用的是boot方法；`rug`参数表示是否在x轴上绘制数据的位置，这里设为TRUE表示需要绘制。此外，`plot()`函数还有很多其他参数，可以通过`?plot.gam`查看帮助文档来了解更多使用方法。

需要注意的是，残差分析的结果不仅仅可以通过图形来进行检验，还可以使用`summary()`函数来输出更详细的统计量。例如，可以使用以下代码输出广义可加模型的残差分析统计量：

# 输出广义可加模型的残差分析统计量
summary(mod_gam)

这个代码会输出广义可加模型的拟合结果，包括系数的估计值、标准误差、t值、p值等。需要注意的是，残差分析的结果应该综合使用图形和统计量来进行检验，以保证检验结果的准确性。