非线性回归如何计算相关系数

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summary（）函数
在线性模型中可以计算出结果：
Residual standard error: 23.21 on 260 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9144, Adjusted R-squared: 0.9114
F-statistic: 308.6 on 9 and 260 DF, p-value: < 2.2e-16
但是在非线性模型中只有结果

Residual standard error: 23.21 on 260 degrees of freedom
Number of iterations to convergence: 11

Achieved convergence tolerance: 6.261e-06

请问如何在非线性模型中求出Multiple R-squared: 0.9144, Adjusted R-squared: 0.9114
F-statistic: 308.6 on 9 and 260 DF, p-value: < 2.2e-16

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关键词：非线性回归 相关系数 线性回归 非线性 Convergence 计算 系数 如何 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

这个本身就是基于假设你是拟合线性模型。
如果不满足线性模型，就不应该使用它。
更多的解释可以参考这篇微博——
http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/why-is-there-no-r-squared-for-nonlinear-regression

那就把它做一个线性回归算出来啊

拟合出非线性模型的参数后，计算其预测值，利用下面的公式
R2 = 1-sum((rd$BEF-fitvalue1)^2)/sum((rd$BEF-mean(rd$BEF))^2)