与 GLM 相关的任何各种形式的残差（原始残差、Pearson、偏差、Anscombe 甚至工作残差）都可能难以直观地解释。

但是，从广义上讲，当针对任何预测变量或拟合值，甚至针对它们的索引（这通常不是特别有意义，除非它代表收集观察时的顺序或其他东西，在这种情况下它可能非常有用）。

在这种情况下，据我所知，您对 Index 的平均值看起来接近 0。

在逻辑回归的情况下，很难看出典型值在哪里（有时考虑查看平滑值可能会有所帮助）。

如果您还没有这样做，请尝试plot(rf1)。