为什么要初始值？

非线性回归是一种迭代程序。程序必须从每个参数的估计初始值开始。然后，程序会调整这些初始值以改善拟合值。

Prism 如何自动提供初始值？

Prism 内置的每个方程以及您定义的方程都包含计算初始值的规则。这些规则使用 X 值和 Y 值的范围来计算初始值，这些初始值就是最初的自动初始值。您可以更改用户自定义方程的规则，也可以克隆内置方程使其成为用户自定义方程。下次选择该方程进行新分析时，将调用新规则。它不会改变您正在进行的分析的初始值。

初始值是否合理？

如果非线性回归没有报告任何结果，或者结果似乎是错误的，那么问题可能出在初始值上。要检查初始值是否合理，请选中"不要拟合曲线。而是绘制初始值定义的曲线"。单击非线性回归对话框中的 "确定"后，Prism 不会拟合曲线，而是根据初始值生成一条曲线。如果该曲线与数据点不一致，请在运行非线性回归之前更改初始值。

更改初始值

在大多数情况下，自动初始值都能正常工作。如果无法获得合理的拟合值，则可能需要调整初始值。您可以覆盖每个数据集每个参数的自动初始值：

1.在初始值选项卡的顶部选择一个数据集。或按住 Ctrl 键，选择多个数据集。或点击选项卡右上方的 "全选"。

2.取消选中 "自动选择"，然后输入新的初始值。

如果你看过数据图表，了解模型，并理解方程中所有参数的含义，你会发现估算初始值很容易。请记住，您只需要一个估计值。不一定要非常准确。

初始值有多大差别？

拟合多项式模型时，输入什么值作为初始值没有区别。拟合其他模型时，初始值的重要性取决于数据对曲线的定义程度以及模型中有多少个参数。当数据有大量散点，不能很好地定义模型，而模型又有很多参数时，初始值最为重要。