在R语言中，如何对线性回归模型进行拟合优度分析以及残差检验？请结合具体案例和代码进行说明。

在R语言中，对线性回归模型进行拟合优度分析和残差检验是理解模型预测性能的重要步骤。拟合优度通常用R²值来衡量，它表示了模型对数据变异的解释能力，而残差分析则帮助我们判断模型的假设是否得到满足。为了深入理解这些概念，我推荐您参考《统计学习导论》第3章和第4章实验答案详解中的回归分析案例。

参考资源链接：[《统计学习导论》Chapter3&4实验答案详解：R语言应用与回归分析](https://wenku.csdn.net/doc/4ab8usr2m7?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要建立一个线性模型。以mpg和horsepower的数据集为例，我们可以使用以下R代码来拟合模型并获取拟合优度：

# 加载数据集
data(mtcars)
# 建立线性模型
model <- lm(mpg ~ horsepower, data = mtcars)
# 查看模型摘要，包括拟合优度R²和调整后的R²
summary(model)

在模型摘要中，R²值为模型解释的变异比例，而调整后的R²考虑了自由度，是对R²的校正，使得在样本数量或预测变量数量变化时，对模型复杂度的惩罚更加公平。

接下来，我们进行残差分析。残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。理想情况下，残差应该是随机分布的，并且具有常数方差。可以通过以下代码绘制残差图：

# 绘制残差与拟合值的散点图
plot(fitted(model), residuals(model), xlab = 

参考资源链接：[《统计学习导论》Chapter3&4实验答案详解：R语言应用与回归分析](https://wenku.csdn.net/doc/4ab8usr2m7?spm=1055.2569.3001.10343)