追加変数プロット(偏回帰のてこ比のプロットとも呼ばれます)は,他のすべての項の効果を排除すると,指定した項が応答に与える効果がどの程度増加するかを示します。

単一の予测子参数にするする一の项を选択してplotAddedで作成した追加変数プロットには,以下のプロットが含まれます。

调整された値，选択したた子を除くの予测子にめたのの残差をの均均値に算算した値値値たとえばたとえばたとえば値値値値値値値値値値値値値値値値値値値値たとえばたとえばたとえばたとえばたとえば₁に対する追加変数プロットを考えます。次のようにしてx₁を除くすべての予測子に,応答変数yおよび選択した予測子変数x₁を当てはめます。

ここで，g_yとg_xはそれぞれ，选択した予测子（x₁)を除くすべての予測子に対するyおよびx₁のの当てはめ.R_yとr_xは，対応する残差ベクトル。添字iは，観测値の番番にしますますは，各され値は，各観测値の残差と平衡値ののです。

ここで，gydF4y2Ba $${\bar{x}}_1$$と $$\bar{y}$$はそれぞれX.₁およびyの平台を表します。

plotAddedは( $${\tilde{x}}_{1我}$$， $${\tilde{y}}_{我}$$)の散布図。 $$\tilde{y}$$の関数としての $${\tilde{x}}_1$$の近似直線(つまり $${\beta }_1{\tilde{x}}_1$$),および近似直線の95%信頼限界をプロットします。係数β₁は,すべての予測子が含まれている完全なモデルにおけるx₁の係数推定値と同じです。

r_易は,応答値の中で(x₁を除く)予測子では説明できない部分を表します。r_西は，X.₁の値の中で他の予測子では説明できない部分を表します。したがって,近似直線は,x₁を追加することによって導入される新しい情報が,応答値の説明できない部分をどのように説明できるかを表します。近似直線の勾配がゼロに近く,信頼限界に水平線を含めることができる場合,プロットはx₁による新しい情報によっても応答値の説明できない部分を説明できないことを示します。つまりx₁はモデルのあてはめにおいて有意ではありません。

plotAddedは,単一の項ではなく複数の項を選択できる,追加変数プロットの拡張機能もサポートします。したがって,カテゴリカル予測子,特定の予測子に関係するすべての項,または(定数(切片)項を除く)モデル全体も指定できます。係数ベクトルβをもつ予測子の集合Xを考えます。ここで,我番目の係数を追加変数プロットに対して指定した場合、β_我は完全なモデルにおけるx_我の係数推定値です。それ以外の場合,β_我はゼロです。単位方向ベクトルuをu =β/ sとして定義します。ここで，gydF4y2Bas =规范(β)です。するする，Xβ=(徐)になります。係数年代をもつ単一の予測子として徐を扱い,単一の項に対してプロットを作成する場合と同じ方法で徐に対する追加変数プロットを作成します。この追加変数プロットにおける近似直線の係数は,年代に対応します。

モデルに複数の項が含まれている場合,情节は（均匀项除く）