哪个模型更适合这份数据？我们可以看看残差。这里我同时按模型和 x2 进行了分面，因为这样更容易看清每个组内的模式：

sim3 <- sim3 %>% gather_residuals(mod1, mod2) ggplot(sim3, aes(x1, resid, color = x2)) + geom_point() + facet_grid(model ~ x2)

mod2 的残差几乎没有明显的模式。mod1 的残差表明该模型明显遗漏了 b 中的某些模式，c 和 d 中的模式虽然不那么明显，但依然存在。你可能会想知道是否有精确的方法来判断 mod1 和 mod2 哪个更好。确实有，但这需要大量数学背景知识，而我们并不真正关心这一点。在这里，我们感兴趣的是对模型是否捕捉到了我们所关注的模式进行定性评估。

交互作用（两个连续变量）

我们来看看两个连续变量的等价模型。起初，步骤与前面的例子几乎完全相同：

mod1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = sim4) mod2 <- lm(y ~ x1 * x2, data = sim4) grid <- sim4 %>% data_grid( x1 = seq_range(x1, 5),