引言

线性回归通过数据拟合一条直线。非线性回归拟合任何模型，包括直线模型。Prism 提供线性回归和非线性回归的单独分析，因此您可以选择其中一种来拟合直线。

与线性回归分析相比，Prism 的非线性回归分析提供了更多选项，例如可以比较两个模型、应用加权、自动排除异常值和对残差执行正态性检验。请参阅有关使用非线性回归分析拟合直线的优势的更长讨论。

步骤

创建 XY 数据表。有一个 X 列，多个 Y 列。如果有多个实验条件，则将第一个实验条件放入 A 列，第二个实验条件放入 B 列，等等。

输入数据后，单击分析，选择非线性回归，选择直线的面板方程，然后选择直线。

模型

Y= Y截距 + 斜率*X

 

解读参数

YIntercept是直线与 Y 轴相交的 Y 值。

斜率是直线的斜率，用 Y 单位除以 X 单位表示。

 

线性回归方程的特殊形式

水平线

如果限制斜率为零，直线将是水平的。唯一的参数就是 Y 截距。Prism 将此模型内置为 "水平线"。Y 截距的拟合优度值是所有 Y 值的平均值。模型为

Y = 平均值 + 0*X

Prism 要求所有方程都包含 X。在这里，X 乘以零，所以它存在（按要求），但没有影响。

通过原点的直线

如果限制 Y 截距为零，则直线必须通过原点（X=0，Y=0）。Prism 内建了"直线通过原点"模型：

Y=Slope*X

唯一的参数就是斜率。