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2012-04-11
summary()函数
在线性模型中可以计算出结果:
Residual standard error: 23.21 on 260 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9144, Adjusted R-squared: 0.9114
F-statistic: 308.6 on 9 and 260 DF, p-value: < 2.2e-16

但是在非线性模型中只有结果

Residual standard error: 23.21 on 260 degrees of freedom
Number of iterations to convergence: 11

Achieved convergence tolerance: 6.261e-06

请问如何在非线性模型中求出Multiple R-squared: 0.9144, Adjusted R-squared: 0.9114
F-statistic: 308.6 on 9 and 260 DF, p-value: < 2.2e-16


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2014-12-19 17:52:07
这个本身就是基于假设你是拟合线性模型。
如果不满足线性模型,就不应该使用它。
更多的解释可以参考这篇微博——
http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/why-is-there-no-r-squared-for-nonlinear-regression
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2014-12-20 13:17:08
那就把它做一个线性回归算出来啊
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2014-12-23 07:59:30
拟合出非线性模型的参数后,计算其预测值,利用下面的公式
R2 = 1-sum((rd$BEF-fitvalue1)^2)/sum((rd$BEF-mean(rd$BEF))^2)
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