这是一个重要选项卡，具有三大选择：如何报告参数的置信区间，是绘制曲线的置信带还是预测带，以及数据没有提供足够的信息来拟合所有参数时该如何。
参数置信区间
如想运行非线性回归的原因是插入未知值，则您将不会真正关心参数的值，因此不会关心参数的置信区间。但如果您确实关心参数的值，我们建议您始终要求Prism报告置信区间，因为检查最佳拟合参数的置信区间是评估任何非线性拟合的重要部分。
置信水平和输出格式
传统上，通常以95%的置信水平来计算置信区间，但您可选择其他置信水平。
Prism可通过两种方式报告置信区间：作为范围或作为单独的置信下限和上限（如果您想将结果粘贴到另一个程序中，这很有用）。前者更容易读取。如果您在其他地方将结果制成表格，后者可能会更好。
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如何计算区间
Prism提供了两种计算置信区间的方法。不要将这两个选择与报告参数转换的CI的两个选择混淆。
•不对称（因此更准确）剖面似然置信区间。我们推荐该选择，因为其能更好地量化您对参数值精确度的了解程度。不确定性通常是不对称的，因此最好使用能够报告不对称区间的方法。唯一缺点是计算更复杂，因此对于庞大的数据集（特别是用户定义的方程）计算速度明显较慢。
•渐近近似对称置信区间。这些又称“Wald置信区间”。这些是Prism 6和更早版本以及大多数程序报告的唯一置信区间。但由于参数值的真正不确定性通常是不对称的，这些对称区间并不总是准确。我们建议，仅当需将Prism的结果与其他程序进行比较时，需与早期的工作保持一致时，或您数据过多，剖面似然法太慢时，才选择它们。
如果您选择渐近对称置信区间，还可要求 Prism报告参数的标准误差。标准误差是用于计算对称置信区间的中间值，但其本身并非很有意义。您可能希望在结果中包含标准误差，以便将 Prism的结果与未报告置信区间的其他程序的结果进行比较，或者与不了解置信区间的同事合作。但我们建议经常关闭标准误差的报告，因为其在传递最佳拟合参数值的精度方面表现不好。从8.2版开始，如果选择报告对称置信区间，Prism将仅提供报告标准误差值的选择。
置信带和预测带
95%置信带包含您可95%确定包含真实曲线的区域。这会让您直观地了解您的数据如何定义最佳拟合曲线。
95%预测带包含您期望包含95%的未来数据点的区域。这既包括曲线真实位置的不确定性（置信带所包括），又包括曲线周围数据的分散。因此，预测带始终大于置信带。数据点很多时，差异巨大。
不稳定参数和模糊拟合
有时数据不能很好地定义模型。Prism为您提供了三种处理该情况的方法。
•识别不稳定参数。自Prism 9.0开始，提供该功能作为默认选项。替代方法（“模糊”拟合识别方法，见下文）使用>0.9999这一依赖度标准。在极少数情况下，依赖度可能>0.9999，但仍有可能获得有用的参数最佳拟合值和有用的置信区间。我们基于依赖度的“模糊”方法没有报告这些参数的任何结果。我们的新方法的工作方式完全不同且可找到“模糊”方法无法找到的数据集的最佳拟合值或置信区间。如适用，Prism将显示“不稳定”一词来代替该参数的最佳拟合值和置信区间。
•确定“模糊”拟合。这是Prism 7.0 - 8.1一直使用的方法。如果您希望结果与以前的工作保持一致，这将非常有用。如果任何参数的依赖度大于0.9999，Prism将拟合标记为“模糊”，在最佳拟合值之前加上波浪号（～），以表示不可信，且不显示其置信区间。了解有关Prism如何计算依赖度的更多信息。
•两者都不。无论如何，仅需报告最佳拟合值。这是大多数其他程序的做法。
