引言

线性回归通过数据拟合直线。非线性回归拟合任何模型（包括直线模型）。Prism为线性回归和非线性回归提供单独分析，因此您可以选择其中一种，拟合直线。

与线性回归分析相比，Prism的非线性回归分析提供更多选择，例如，能够比较两种模型、应用权重、自动排除异常值以及对残差进行正态性检验。查看更多有关使用非线性回归分析拟合直线的优点的讨论。

循序渐进

创建一张XY数据表。有一个X列和许多Y列。如果有多个实验条件，请将第一个放入A列，第二个放入B列，依此类推。

输入数据后，点击“分析”，选择”非线性回归“，选择”线条方程“窗格，然后选择“直线”。

模型

Y= YIntercept + Slope*X

 

解读参数

Y截距是直线与Y轴相交之处的Y值。

斜率是线条的斜率，以Y单位除以X单位表示。

 

线性回归方程的特殊形式

水平线

如果将斜率限制为零，则该线将是水平线。唯一参数是Y截距。Prism将这种模型内置为“水平线”。Y截距的最佳拟合值是所有Y值的平均值。模型是：

Y=平均值+0*X

Prism要求所有方程均包括X。此处，X乘以零，因此它存在（根据需要），但无影响。

线穿过原点

如果将Y截距限制为零，则直线必须穿过原点（X=0，Y=0）。Prism具有“线穿过原点”的内置模型：

Y=斜率*X

唯一参数是斜率。