计算非线性回归的R ^ 2值

Question

我首先想说的是，我明白计算非线性回归的R ^ 2值并不完全正确或者是有效的事情。

然而，我正处于将SigmaPlot中的大部分工作执行到R的过渡期，对于我们的非线性（浓度 - 响应）模型，同事习惯于查看与模型相关的R ^ 2值来估计优度-of配合。

SigmaPlot使用1-（残留SS /总SS）计算R ^ 2，但在RI中似乎无法提取总SS（残留SS在摘要中报告）。

当我尝试使用更好的适合度估算器时，我将非常感激任何帮助实现这一点。

干杯。

Answer 1

我没有提取总SS，而是计算了它们：

test.mdl <- nls(ctrl.adj~a/(1((conc.calc/x0)^b)),
                data=dataSet,
                start=list(a=100,b=10,x0=40), trace=T);

1 - (deviance(test.mdl)/sum((ctrl.adj-mean(ctrl.adj))^2))

我得到与使用SigmaPlot时相同的R ^ 2，所以一切都应该是好的。

Answer 2

所以y的总变化就像（n-1）* var（y），并且未解释的比例我的模型是sum(residuals(fit)^2)所以做类似1-(sum(residuals(fit)^2)/((n-1)*var(y)) )