下图示出了两条剂量反应曲线。实验目标是确定两个EC50 。EC50指在最小与最大响应之间给出一半响应的浓度（剂量）。下图中的每条曲线均单独拟合到其中一个数据集中。水平线示出了EC的95%置信区间50。

虽然曲线恰好拟合数据点，但置信区间相当宽。我们确实尚未确定EC50 以足够精确度得出有用结论。问题是控制数据（正方形）并未真正定义曲线的底部稳定段，而处理过的数据（圆形）并未真正定义曲线的顶部稳定段 。由于数据并未”很好地定义最小和最大响应，因此数据也未”非常明确地定义最小与最大响应之间的中间点。因此，每个EC50的置信区间延伸超过一个数量级。实验的关键是确定两个EC50 值，但在EC50的最佳拟合值的数值中存在不可接受的不确定性。

该问题通过共享参数来解决。在该示例中，共享用于定义顶部和底部稳定段以及斜率的参数。但未共享EC50值，因为对照和处理数据的EC50值明显不同。

此处给出了结果。

这些曲线图看起来仅略微不同。但现在该程序具有极好的置信度以找到最佳拟合的参数。EC50的95%置信区间值跨度约为2倍（相比之下，当没有共享参数时，为10倍或更多倍）。

控制数据很好地定义了曲线的顶部，但未定义底部。处理过的数据很好地定义了曲线的底部，但未定义顶部。通过同时拟合两个数据集，共享一些参数，以合理确定性确定两个EC50值。