引言

该方程描述了加倍时间不变的增长过程。

输入数据

创建 XY 数据表。在 X 列中输入时间，在 Y 列中输入响应（单元格号......）。如果有多个实验条件，则将第一个条件放入 A 列，第二个条件放入 B 列，等等。

注意 Y 值必须是实际值。如果将所有值转化为对数，那么拟合这个方程就很少有意义了。

输入数据后，点击分析，选择非线性回归，选择指数方程面板，然后选择指数增长方程。

考虑将 Y0 限制为常数

参数 Y0 是零时的 Y 值。在很多情况下，您可以精确地知道这个值。如果是这样，就应该将该参数限制为一个恒定值。为此，请转到非线性回归对话框的 "约束"选项卡，将 Y0 旁边的下拉菜单设置为 "等于常数"并输入其值。

模型

Y=Y0*exp(k*X)

Y0是 X（时间）为零时的 Y 值。其单位与 Y 相同、

K是速率常数，以 X 轴时间单位的倒数表示。如果 X 单位为分钟，则 K 单位为分钟的倒数。

Tau是时间常数，单位与 X 轴相同。其计算公式为 K 的倒数。

倍增时间以 X 轴的时间单位表示。计算公式为 ln(2)/K。

考虑对转换后的数据进行直线拟合（线性回归

在用非线性回归拟合任何模型时，都会假设残差变异是高斯分布的，沿曲线方向的 SD 值相同。对于增长数据，随着 Y 的增加，变化往往也会增加。处理这种情况的一种方法是对数据进行加权。另一种方法是将所有 Y 值转换为 ln(Y)，然后对结果拟合线性回归。线性回归的斜率与上式中 K 的含义相同。