使用非线性回归拟合曲线时，Prism实施一种识别异常值的独特方法。该示例向您展示使用Prism识别异常值的方便性。了解有关 该方法如何运作、 该方法何时有用，以及 何时应避免使用该方法的更多信息。

1.创建数据表

从“欢迎”或“新建表格”对话框中，选择创建XY数据表，选择使用教程数据，并选择样本数据“剔除非线性回归中的异常值”。

2.检查数据表和图表

数据表有两个数据集（对照和处理）的值，其中一式三份子列。

由于这是您首次查看图表，因此Prism将弹出“更改图表类型”对话框。选择第三个选项，绘制单个重复值，而非平均值和误差条。

3.选择“非线性回归”

点击“分析”按钮，并从XY分析列表中选择“非线性回归”。

或者，点击非线性回归的快捷按钮。

4.选择一个模型，并选择“自动异常值检验”

在“非线性回归”对话框的“拟合”选项卡上，打开指数方程窗格并选择“一个相位衰减”。

然后跳转至“方法”选项卡，并选择“识别和剔除异常值”。了解异常值剔除何时 有用、何时应进行异常值剔除，以及 其如何运作。

5.查看图表

Prism识别异常值并用红色标出，覆盖在数据图表顶部。在识别异常值后，Prism会拟合剩余的数据点，就如同异常值不存在。接受结果前，思考为何该点是一个异常值。请记住， 并非所有异常值均为“坏”点。

双击图表，调出“设置图表格式”对话框。跳转至第二个选项卡。您可看到该图表现在有三个数据集：数据、曲线拟合以及异常值。阅读更多有关绘制异常值的信息。