如何在GraphPad Prism中拟合具有非线性回归的模型

开始，输入数据

创建XY表，然后输入数据。如果在X值处都有复制Y值，请格式化表以输入复制。

从XY表或图形中，单击快捷按钮以适应具有非线性回归的模型。或者单击“分析”并从“分析”对话框中选择。

第二步，选择模型

非线性回归模型适合你的数据。因此，选择模型或输入新模型。

第三步，选择（或检查）初始值

非线性回归是迭代过程。程序从位于正确的“ball park”中的变量的估计值开始，比如在实际值的五分之一内。然后调整这些初始值以提高拟合度。看看非线性回归是如何工作的。

如果使用内置公式，GraphPad Prism会自动提供初始值。如果输入自己的公式，也可以输入初始值的规则。例如，参数的初始值可以是数据中Y值的两倍，而另个参数的初始值可以等于大于或小于X值的平均值。定义了这些规则，Prism将根据数据范围计算的初始值。

“非线性回归”对话框的“初始值”选项卡允许您查看并覆盖计算的初始值。

如果你看过数据图，理解了模型方程中参数的含义，你会发现估计初始值。如果在估计初始值时遇到问题，请留出数据并使用模型模拟曲线。每次更改一项变量，并查看它们如何影响曲线的形状。

拟合模型如果初始值与正确的值不同，那么使用什么样的初始值，都会得到相同的拟合曲线。当数据中有大量分散性或模型中有多项变量时，初始值要与正确的值相同。

第四步，决定是否约束参数

执行非线性回归时，不用拟合方程中的参数。相反，您可以将多项参数固定为常量值。当您有几项数据时，定义常量通常很有帮助。例如，可以将S型曲线或指数衰减的底部平台固定为零。

记住非线性回归程序没有“常识”。你需要考虑一下你是如何做实验的，并决定是否应该固定些参数。例如，如果已经减去背景信号，则将剂量反应曲线或指数衰减曲线的底部平台固定为零是有意义的。

Prism还允许您将参数约束到指定值范围。

第五步，如果同时拟合多项数据集，请决定是否共享参数。

如果您将数据输入到多项数据集列中，Prism将在分析中对列进行拟合。除非指定共享多项参数，共享参数时，分析称为全局非线性回归。

第六步，决定加权方案

非线性回归程序通常对点的权重相等。但是有很多方法可以对这些点进行不同的加权。

第七步。选择选项

“范围”、“输出”和“诊断”选项卡上的选项。