关于这个问题，残差图是用于检验线性回归模型是否符合假设的一种图形方法。它可以帮助我们判断模型是否满足线性性、等方差性、独立性和正态分布等假设。以下是四种常见的残差图及其分析说明：

1. 散点图：散点图是最简单的残差图形式，它是用残差值作为纵坐标，预测值作为横坐标绘制的。如果残差值在预测值附近随机分布，说明模型符合线性性和等方差性假设。如果残差值在某个区域呈现出明显的模式，说明模型的线性性或等方差性存在问题。

2. 线性图：线性图是将残差值按照预测值的大小排序后作图的。如果残差值随着预测值的增加而增加或减少，说明模型存在线性性问题。如果残差值随着预测值的增加而变得更加分散，说明模型存在等方差性问题。

3. 帕累托图：帕累托图是将残差值按照大小排序后，以百分位数作为横坐标，残差值作为纵坐标绘制的。如果残差值在50%左右的位置出现明显的拐点，说明模型存在线性性或正态性问题。如果残差值的分布呈现出非常陡峭的形态，说明模型存在正态分布问题。

4. 正态概率图：正态概率图是将残差值按照正态分布概率的大小排序后作图的。如果残差值的分布与直线越接近，说明模型的残差符合正态分布假设。如果残差值的分布偏离直线较远，说明模型的残差不符合正态分布假设。