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的总变差就像(n-1)*var(y),并且没有解释我的模型的比例是sum(residuals(fit)^2)这样的1-(sum(residuals(fit)^2)/((n-1)*var(y)) )