残差与预测响应的关系图主要用于发现可能的异方差性（预测值范围内的非恒定方差）以及有影响的观察结果（可能的异常值）。通常，我们期望这样的图不会表现出特定的模式（漏斗状图表明方差随均值增加）。针对一个预测变量绘制残差可用于检查线性假设。同样，我们不期望在该图中有任何系统结构，否则会暗示一些转换（响应变量或预测变量）或在初始模型中添加高阶（例如，二次）项。

更多信息可以在任何关于回归或在线的教科书中找到，例如图形残差分析或使用图检查模型假设。

至于必须处理多个预测变量的情况，您可以使用部分残差图，在 R 中的car ( crPlot) 或faraway ( prplot) 包中可用。但是，如果您愿意花一些时间阅读在线文档，我强烈建议您安装rms包及其用于回归建模的好东西生态系统。

适合 lm 对象后，您可以绘制它。

例如：

model <- lm(y~x,data=data.frame(y=rnorm(25),x=rnorm(25)))
plot(model)
?plot.lm

编辑：示例 2，您应该自己发布：

rm(list = ls(all = TRUE)) #CLEAR WORKSPACE
library(foreign)
Data <- read.dta('http://dl.dropbox.com/u/22681355/child.iq.dta')
model <- lm(ppvt~momage+educ_cat, Data)
plot(model)