如何在R中的nls包非线性模型中计算R平方？

问题描述

我使用nls软件包分析了非线性回归。

power<- nls(formula= agw~a*area^b,data=calibration_6,start=list(a=1,b=1))
summary(power)

我听说在非线性模型中，R平方不是有效的，而不是R平方的，我们通常会显示R提供的残差标准误差。

但是，我只想知道R平方是什么。可以在nls包中检查R平方吗？

非常感谢！

• OutPut

解决方法

我找到了解决方案。从统计角度来看，此方法可能是不正确的（因为R ^ 2在非线性模型中无效），但我只是想了解非线性模型的整体拟合优度。

步骤1>将数据转换为对数（通用对数）

使用非线性模型时，无法检查R ^ 2

nls(formula= agw~a*area^b,data=calibration,start=list(a=1,b=1))

因此，我将数据转换为日志

x1<- log10(calibration$area)
y1<- log10(calibration$agw)  

cal<- data.frame (x1,y1)

第2步>分析线性回归

logdata<- lm (formula= y1~ x1,data=cal)
summary(logdata)

Call:
lm(formula = y1 ~ x1)

此模型提供y = -0.122 + 1.42x

但是，我想将拦截力强制为零，

步骤3>强制拦截为零

logdata2<- lm (formula= y1~ 0 + x1)
summary(logdata2)

现在等式为y = 1.322x，这意味着log（y）= 1.322 log（x），

所以它是y = x ^ 1.322。

在幂曲线模型中，我将截距强制为零。 R ^ 2为0.9994