什么是协方差矩阵，如何要求 Prism 计算协方差矩阵？

每对参数都会报告归一化协方差，它量化了这两个参数相互交织的程度。选中非线性回归 "诊断 "选项卡上的复选框，即可查看协方差矩阵。

解读归一化协方差矩阵

归一化协方差矩阵中的每个值范围为-1.0 到 1.0。值等于-1.0 或 1.0 意味着两个参数是多余的。值为 0.0 意味着参数完全独立或正交--如果改变一个参数的值，会使拟合效果变差，而改变另一个参数的值也不能使拟合效果变好。您可以像解读相关系数一样解读归一化协方差。

请注意协方差和依赖度之间的区别。协方差矩阵中的每个值都会告诉你两个参数相互交织的程度。相反，每个依赖度值告诉您该参数与所有其他参数的交织程度。

如何转换为非标准化方差/协方差矩阵

其他一些程序会报告实际的（非归一化的）方差协方差矩阵。根据 Prism 报告的归一化矩阵--NormCov(i,j)--计算任意两个参数（因此 i 不等于 j）的实际协差矩阵--cov(i,j)，并使用此公式计算参数的标准误差：

Cov(i, j) = NormCov(i, j) * SE(i) * SE(j)

Prism 不会报告参数与自身的归一化协方差矩阵，因为根据定义，任何参数与自身的归一化协方差都等于 1.0。任何参数与自身的协方差最好称为方差。您可以使用以下公式计算任何参数的方差（方差-协方差矩阵中的对角线值）：

Cov(i, i) = SE(i)2