选择非线性回归（而非线性回归）来拟合直线

Prism提供线性回归和非线性回归的独立分析。但非线性回归分析可以拟合直线模型。当您想要利用Prism的非线性回归分析中的功能时，这很有用，而Prism在其线性回归分析中未提供这些功能，例如，比较两种模型、应用权重，或自动排除异常值等方面的功能。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。

在具有非线性轴的图表中拟合直线

非线性回归分析适用于数据，而非图表。由于Prism允许您选择对数或概率轴，因此一些数据点形成直线的图形遵循非线性关系。Prism的“线”方程集合包括某些符合下述条件的方程：当X轴是对数值、Y轴是对数值、两根轴均为对数值或者当Y轴使用概率标度时，允许您将非线性模型拟合到看起来是线性的图表。在这些情况下，线性回归将一条直线拟合到数据，但由于一个轴（或两个轴）不是线性的，图表将显示为曲线。相反，非线性回归到合适的非线性模型将创建一条在这些轴上看起来是直线的曲线。

分段线性回归

分段回归将X小于某个值X0的所有数据点拟合为一条线，X大于X0的所有点拟合另一条线，同时确保两条线在X0处相交。

X为时间，且在时间=X0时，您做一些事情改变线的斜率，分段线性回归将变得有用。也许您注射药物，或迅速改变温度，在这些情况下，您的模型实际上有两个带尖锐过渡点的斜率。