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。

単一の子にする単一のを选択して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。

调整たは，选択した予测子を除くすべてすべてのあてはめめたた変数変数変数のののの残差残差をををを変数変数変数変数変数のの平均平均平均平均値値ににに加算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を除く予测子，変数変数変数変数および変数変数変数x x₁を当てはめ。

ここで_yと g_Xはそれぞれ，し予测子（x₁) を除くすべての予測子に対する y および x₁の当てです。_yと r_Xは，残差です添字添字添字はは観测の番号に対応ししますます。。调整调整调整调整され値値はは，，，各各各観测

ここでydF4y2Ba $${\bar{X}}_1$$と $$\bar{y}$$はx x₁y yののを表し。。

plotAddedは、( $${\tilde{X}}_{1\mathrm{一世}}$$，，，， $${\tilde{y}}_{\mathrm{一世}}$$) 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_义は、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_xiはx x₁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、i 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_一世はにおけるにおけるx_一世の係数推定値です。それ以外の場合、β_一世はゼロです。単位方向ベクトル u をu = β/sとして定義します。ここで、s = norm(β)です。する，Xβ = (Xu)sになります。係数 s をもつ単一の予測子として Xu 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 Xu 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、s に対応します。

モデルに複数の項が含まれている場合、阴谋は（定数项除く）モデルモデルに対してプロットを作成ます。。