步驟1. 輸入數據

創建一個XY工作臺，并輸入數據。如果在每個X值上均有重復的Y值，請格式化表格，輸入重復值。

從XY表格或圖中，點擊快捷按鈕，使用非線性回歸擬合模型。或者點擊“分析”并從“分析”對話框中選擇。

步驟2. 選擇一個模型

非線性回歸使用模型擬合數據。因此，你須選擇一個模型或輸入一個新模型。

步驟3. 選擇（或檢查）初始值

非線性回歸是一種迭代過程。程序必須從每個變量的估計值（處于正確“范圍”內）開始，比如說在實際值的五倍以內。然后，會對這些初始值進行調整以提高擬合度。

如果你使用內置方程，則GraphPad Prism會自動提供初始值。如果輸入自己的方程，也可輸入初始值規則。例如，一項參數的初始值可以是數據中最大Y值的兩倍，而另一項參數的初始值可等于最高和最低X值的平均值。在定義這些規則后，Prism將根據數據范圍計算適當的初始值。

“非線性回歸”對話框的選項卡允許檢查和覆蓋所計算的初始值。

如果你已查看數據圖表、理解模型，并理解方程中所有參數的含義，就會發現很容易估算初始值。記住，只需要一個估算值。不一定要非常準確。如果在估計初始值時遇到問題，請先將數據放在一邊，使用模型模擬曲線。每次更改一個變量，并查看其如何影響曲線的形狀。在你了解參數如何影響曲線后，你可能會發現更容易估計初始值。

擬合一個簡單的模型來清理數據時，如果初始值與正確值相差甚遠，這并沒有多大關系。無論使用什么初始值，你均會得到相同的最佳擬合曲線，除非初始值非常不正確。數據有很多分散或者模型有很多變量時，初始值更重要。

步驟4. 決定是否約束任何參數

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何在GraphPad Prism中使用非线性回归拟合模型？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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