{see}：研究好物分享！能将统计模型画成图，还能拼接多个图片～

主要观点总结

文章介绍了R包{see}及其在统计模型作图和数据可视化方面的应用。文章的关键点包括安装和载入R包{see}及其他相关R包，使用plot()函数进行数据可视化，包括模型参数的作图、模型残差的正态性检验、变量间的相关性作图，以及使用ggplot2进行高级作图。此外，文章还介绍了{see}包中的其他功能，如多图拼接、图片主题选择等。

关键观点总结

关键观点1: R包{see}的介绍及其在数据可视化方面的应用。

该包提供了方便的函数进行统计模型的参数作图、残差检验、变量间相关性分析等，并且兼容ggplot2函数，可以更方便地进行高级作图。

关键观点2: 使用plot()函数进行数据可视化。

通过plot()函数，可以方便地提取模型参数、检验模型残差的正态性、展示变量间的相关性等。

关键观点3: 多图拼接和图片主题选择。

使用plots()函数可以实现多图拼接，并通过选择不同的图片主题风格来美化图表。

关键观点4: 推广课程的机会。

对文章感兴趣的读者可以通过成为课程推广大使赢取高额回报。

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