r - 计算非线性回归的 R^2 值

Question

我首先想说的是，我理解为非线性回归计算 R^2 值并不完全正确或有效。

但是，我正处于将 SigmaPlot 中的大部分工作转移到 R 的过渡期，对于我们的非线性（浓度 - 响应）模型，同事们习惯于看到与模型相关的 R^2 值来估计优度合身。

SigmaPlot 使用 1-（残余 SS/总 SS）计算 R^2，但在 RI 中似乎无法提取总 SS（总结报告残余 SS）。

当我尝试让我们使用更好的拟合优度估计器时，将不胜感激任何有助于使其发挥作用的帮助。

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，所以一切都应该很好。

Answer 2

所以 y 的总变化就像 (n-1)*var(y) 并且我的模型没有解释的比例是sum(residuals(fit)^2)这样的1-(sum(residuals(fit)^2)/((n-1)*var(y)) )