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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / bit / listserv / statl / 2417 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-21  |  1.8 KB
  1. Path: sparky!uunet!noc.near.net!hri.com!spool.mu.edu!uwm.edu!zaphod.mps.ohio-state.edu!howland.reston.ans.net!paladin.american.edu!auvm!UWPG02.BITNET!WSIMPSON
  2. From: WSIMPSON@UWPG02.BITNET (BILL SIMPSON)
  3. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  4. Subject: r for nonlinear regression
  5. Message-ID: <01GTS0KGXV2QAH4QWX@uwpg02.uwinnipeg.ca>
  6. Date: 21 Jan 93 16:50:20 GMT
  7. Sender: STATISTICAL CONSULTING <STAT-L@MCGILL1.BITNET>
  8. Lines: 27
  9. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  10. X-Envelope-to: stat-l@mcgill1.bitnet
  11. X-VMS-To: in%"stat-l@mcgill1.bitnet"
  12. MIME-version: 1.0
  13. Content-transfer-encoding: 7BIT
  14.  
  15. I have been using Kaleidagraph on the Mac to do some nonlinear regression.
  16. This is real nonlinear regression with user-specified function (i.e. I am
  17. not talking about polynomial fit or log, exponential, or power fit done by
  18. doing ordinary linear regression on log x &/or y).
  19.  
  20. The routine returns the estimated parameters for the function and chi-squared
  21. and r.
  22. I asked the company about these things.  The chi-squared is
  23. sum((y-yhat)/s)^2 where s is SD of each point (only makes sense if you
  24. have repeated observations at each x level and you use the mean and SD).
  25. This formula for chi-squared is the same as SSE if sd=1 ie if unweighted least
  26. squares is used.  Does anyone have a reference for this?
  27.  
  28. I was wondering what an r could possibly mean for a nonlinear fit.  They say
  29. they use:
  30. r=sqrt(1-(chi-squared/sum w(y-ybar)^2)), where w is the weight obtained from
  31. the sd of the observation.  If unweighted, this is the same formula one
  32. might use for linear regression: sqrt(1-(sse/ssto)).  I don't see how it makes
  33. any sense for nonlinear regression.
  34.  
  35. This can't make sense because it measures degree of fit TO A LINE, not to the
  36. nonlinear regression function.  (It seems to me.) The only r that would
  37. make sense would be a nonparametric r such as Spearman's.
  38.  
  39. Any help much appreciated.
  40.  
  41. Bill Simpson
  42.