全局模型定义的是一个曲线族，而不仅仅是一条曲线。有些参数是共享的，因此一个参数值适用于所有曲线，而其他参数则分别适用于每个数据。对于每个共享参数，拟合一个适用于所有数据集的（全局）拟合优度值。对于每个非共享参数，为每个数据集拟合一个单独的（局部）最佳拟合值。

非线性回归可以找到使曲线尽可能接近数据的模型参数。这是通过最小化数据点与曲线之间垂直距离的平方和来实现的。全局非线性回归将这一思想扩展到同时拟合多个数据集，并最小化（所有数据集的）平方和之和（所有数据点的）。

Prism 使全局非线性回归变得非常简单。在一个数据表中输入数据，点击分析，选择非线性回归并选择一个模型。在非线性回归对话框的约束选项卡上，选择要在数据集之间共享的参数。