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如何在GraphPad Prism中拟合具有非线性回归的模型

第一步,输入数据

创建XY表,然后输入数据。如果在每个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,必须选择模型或输入新模型。


第三步,选择(或检查)初始值

非线性回归是一个迭代过程。程序必须从位于正确的“ball park”中的每个变量的估计值开始,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,一个参数的初始值可以是数据中至大Y值的两倍,而另一个参数的初始值可以等于至高和至低X值的平均值。一旦定义了这些规则,Prism将根据数据范围计算适当的初始值。


“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,理解了方程中参数的含义,你会发现估计初始值很容易。记住,你只需要一个估计。它不必非常精确。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。每次更改一个变量,并查看它们如何影响曲线的形状。一旦您对参数如何影响曲线有了更好的感觉,您可能会发现估计初始值更容易。


当拟合一个简单的模型来清理数据时,如果初始值与正确的值相差很远,那就不重要了。无论使用什么初始值,都会得到相同的理想拟合曲线,除非初始值非常不正确。当数据具有大量分散性或模型具有许多变量时,初始值更为重要。


第四步,决定是否约束任何参数

执行非线性回归时,不必拟合方程中的每个参数。相反,您可以将一个或多个参数固定为常量值。当您只有几个数据时,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一些参数。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特定的值范围。


第五步,如果同时拟合两个或多个数据集,请决定是否共享任何参数。


如果您将数据输入到两个或多个数据集列中,Prism将在一次分析中对全部列进行拟合。但是,除非指定共享一个或多个参数,否则每个拟合都将独立于其他拟合。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每个点的权重相等。但是有很多方法可以对这些点进行不同的加权。


第七步。选择其他选项

阅读“范围”、“输出”和“诊断”选项卡上的选项。




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2020-06-10

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