殘差圖是一種用於評估和診斷迴歸模型的有效工具。在殘差圖中，縱座標通常是模型的殘差，而橫座標可以有多種選擇，包括但不限於：
因變量的擬合值
自變量的觀察值
如果因變量的觀察值構成時間序列，橫座標可以是觀察時間或觀察序號
通過分析殘差圖，可以考察模型假設的合理性，這些方法直觀且實用，許多統計軟件包都能生成殘差圖。殘差圖可以用來檢查迴歸線中的異常點。
在解讀殘差圖時，可以通過以下步驟進行：
判斷擬合效果：可以通過指數係數R²的大小來判斷擬合效果。R²越大，擬合效果越好。通常認爲R²至少大於0.775時，擬合效果較好。
檢查殘差模式：觀察殘差圖中的模式，如是否出現不斷正負交替的情況，或者是否呈現開口向上的曲線形狀，這可能表明存在自相關性。
分析異常點：在殘差圖中，遠離零線的點可能表示模型的異常值或影響點，這些點可能對模型的擬合產生重大影響。
此外，還可以使用編程語言（如Python）和統計軟件來繪製和解讀殘差圖。例如，在Python中，可以使用相關庫來擬合數據並繪製殘差圖，從而幫助判斷模型的適用性和是否存在自相關性。