在探索线性回归的深层次特性时，car包提供了强大的工具来检验模型的假设和异常点。首先，我们通过加载car和dplyr库，构建起我们的分析基础。利用lm函数创建模型，关键在于对其残差进行细致的剖析，这是评估模型拟合质量的关键步骤。
残差分析的核心在于理解模型的误差分布。hatvalues函数揭示了帽子矩阵，其值反映了每个观测值对模型预测的影响力。residuals和rstandard函数分别计算普通残差和标准化残差，它们的分散程度可以通过deviance除以df.residual来衡量。统计学生化残差，rstudent函数为我们在模型误差的标准化尺度上提供了一个更精确的视图。
模型诊断图是理解模型假设的关键：残差-拟合图检查线性关系的偏差，正态Q-Q图验证残差的正态分布，尺度-位置图测试同方差性，而残差-杠杆图则帮助我们寻找潜在的异常点。在model.1中加入二次项，显著提升了wt和wt^2与因变量的线性关联。
偏残差图如crPlots(model2, "wt")，在符合线性假设时，应近似为一条直线。当我们观察模型2的未加入二次项的偏残差图时，crPlots(model)提供了直观的可视化结果。
使用car包的qqPlot(lm对象)，如qqPlot(model2)，可以对残差的正态性进行深入检查。默认的95%置信区间横纵坐标对应着t分位数和学生化残差。stats包的辅助函数如qqnorm, qqline, 和qqplot提供了更多定制化的Q-Q图选项。
通过Shapiro-Wilk测试，我们验证model2的残差确实接近正态分布，p值为0.2001。而ncvTest(model)的异方差性检验显示方差非恒定，但p值大于0.05，支持同方差的假设。Durbin-Watson检验确保残差无一阶自相关性。VIF（方差膨胀系数）则用来检查多重共线性，比如vif(model2)揭示了wt与wt^2之间的潜在关联。
异常点检测是细致入微的工作，plot(model2, c(4,5,6))图形显示了离群点、高杠杆点和强影响点的分布。Cook距离法是识别强影响点的强大工具，cooks.distance(model2)提供了相关数值。influence.measures函数则提供了更全面的影响指标，如dfb和dffit。
具体实例中，对于Datsun 710, Hornet 4 Drive, Hornet Sportabout, Valiant这四个车型的模型估计结果，我们看到了dfb, dffit, cov.r, cook.d, 和hat值。Mazda RX4等样本被确认为非强影响点，其影响标记为FALSE。