如何计算 R 中 nls 包（非线性模型）中的 R 平方？答案

【问题标题】：How to calculate R-squared in nls package (non-linear model) in R?如何计算 R 中 nls 包（非线性模型）中的 R 平方？
【发布时间】：2020-10-12 11:14:31
【问题描述】：

我使用 nls 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-squared 是无效的，而不是 R-squared，我们通常显示 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-squared 吗？

非常感谢！！！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我找到了解决方案。这种方法在统计方面可能不正确（因为 R^2 在非线性模型中无效），但我只想看看我的非线性模型的整体拟合优度。

Step 1> 将数据转换为对数（常用对数）

当我使用非线性模型时，我无法检查 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)

Step 2> 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，我想强制拦截为零，因此，

步骤 3> 强制截距为零

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

现在方程是 y= 1.322x，也就是说 log (y) = 1.322 log (x)，

所以它是 y= x^1.322。

在功率曲线模型中，我强制截距为零。 R^2 为 0.9994

【讨论】：