Question

我目前正在使用nls模型对各种数据集进行非线性分析。另一方面，我想计算nls模型回归的标准误差。

回归标准误差的公式：

n <- nrow(na.omit((data))

SE = (sqrt(sum(pv-av)^2)/(n-2))

其中pv是预测值，av是实际值。

我在计算标准误差时遇到问题。我应该先计算预测值和实际值吗？这些值是否基于数据集？非常感谢您的帮助。谢谢。

Answer 1

R通过sigma提供此功能：

fm <- nls(demand ~ a + b * Time, BOD, start = list(a = 1, b = 1))
sigma(fm)
## [1] 3.085016

在deviance给出残差平方和的情况下，这也将起作用。

sqrt(deviance(fm) / (nobs(fm) - length(coef(fm))))
## [1] 3.085016