<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我正在使用 JMP 8 進行非線性擬合。
它生成一個目標上證所值和一個解決方案SSE價值。 我只是想知道如何解釋這些值。 如何判斷非線性擬合是否良好？
有沒有辦法將SSE轉換為R平方？
附件是 JMP 8 非線性擬合的輸出。
謝謝！
多謝！
進一步的問題：最佳擬合的 SSE 應該最接近 0，對吧？但通常我們從實驗產生的數據不會得到 0。 所以我只是想知道是否有標準使解 SSE 確定目前模型是否產生良好的非線性擬合。
SSE 是目前模型與資料的最佳擬合的殘差平方和。 置信限的目標 SSE 僅用於估計當前 Alpha 下的置信限（JMP 文件中非線性章節的「統計詳細資料」中有描述）。
雖然 R2 不應該單獨用來判斷非線性模型的擬合是否“良好”，但它可以根據 SSE 和原始數據計算出來。
嘗試這個 JSL 範例（我只在 JMP 10 中測試過它，我不記得範例表是否隨 JMP 8 一起提供。 如果路徑失敗，請在運行腳本的其餘部分之前嘗試手動開啟表）
// 非線性擬合範例
dt =打開（ “$SAMPLE_DATA/非線性範例/美國人口.jmp” ） ;
恩林= dt <<非線性（是（ :流行音樂） , X （ ：姓名（ “X-公式” ） ） ,結束() ） ;
// 從報表中取得SSE
上證所=報告（恩林)[編號欄框（ “上交所” )][ 1 ] ;
// 計算總平方和（即 y 平均值的距離）
斯托特=和（ ((柱子（ 2 ） <<得到矩陣） -科爾平均值（柱子（ 2 ） ）） ^ 2 ） ;
// 計算R2並調整R2
R2 = 1 -上證所/斯托特;
R2調整= 1 - （上證所/報告（恩林)[編號欄框（ “DFE” )][ 1 ]） / （斯托特/列號（柱子（ 2 ） ） - 1 ） ;
// 使用 R2 更新報告
報告（恩林)[輪廓盒（ “解決方案” )] <<前置（
H 列錶框（編號欄框（ “R2” , { R2 } ） ,編號欄框（ “R2adj” , { R2調整} ） ）
） ;
