与简单线性回归和非线性回归一样，Prism 也可以从多元线性回归中插入插值。使用多元回归的指定模型和拟合优度参数系数，Prism 可以通过两种不同方式对结果变量进行插值：从输入数据表中的点进行插值和使用插值选项卡上的指定点进行插值。

从输入数据表中插入点插值

选中此复选框时，Prism 将检查输入数据表中是否有以下行：

1.包含指定模型中每个预测因子变量的值

2.不包含指定模型中结果变量的值

对于这些行，Prism 将使用确定的拟合优度参数系数和该行中的值来计算指定结果变量的相应值。请注意，与简单线性和非线性回归不同，用于插入值的行不需要位于数据表的末尾。Prism 会搜索符合上述两个插值条件的任何行。

当记录了有关预测因子变量的各种观察值，但未记录结果变量的观察值时，此功能可能会很有用

插入指定列表中的点值

选中此复选框时，Prism 允许您通过为每个预测因子变量指定值来创建用于插入的自定义点。使用向上/向下箭头指定要插入插值的点数。在两个方框的顶部，可以为每个插值点添加名称/标签。

每个插入点都必须有模型中每个预测因子变量的定义值。要定义这些值，请选择 "自动 "方法或从下拉菜单中选择 "自定义..."。每个预测因子变量的默认设置如下：

•连续变量："自动 "下拉菜单将设置为 "默认"，数值为零

•分类变量：自动下拉菜单和数值将与该变量的参考水平设置相匹配。如果未手动更改参考值，自动下拉菜单将设置为 "第一级（默认）"。

根据这些信息，在不更改任何预测因子变量默认值的情况下，结果变量的插入值将等于截距。

对于每个预测因子变量，您可以输入一个值或选择该变量的最小值、最大值或值。

同样，对于分类变量，Prism 提供了使用第一级、最后一级或数据中出现频率最高/最低的一级进行插值的选项。同样，如果数据发生变化，Prism 会自动相应地更新插入值。

最后，对于连续变量和分类变量，Prism 都允许输入 "自定义...... "值进行插值。

插入值的置信区间

Prism 还提供了报告结果变量插值置信区间的选项。要指定置信水平，请使用 "诊断"选项卡"计算 "部分的下拉菜单。

如果输入数据发生变化，插值（预测值）会发生什么变化？

多元线性回归的输入数据发生变化时，Prism 会自动重新计算指定模型的回归系数。这将对模型的插入值（或预测值）产生影响。此外，对于使用对话框中列出的预测因子变量值插入的点，数据的变化可能会改变各种 "自 动 "赋值方法的值。

对于连续变量，Prism 提供了从数据表中该变量的最小值、最大值或平均值（使用 "自 动 "方法下拉菜单）进行插入的选项。如果数据发生变化，这个最小值、最大值或平均值也可能发生变化，从而导致插入计算时使用的值不同。

同样，对于变异性变量，Prism 提供了使用数据表中该变量的第一级、最后一级、最常级或最不常级进行插值的选项（使用 "自动 "方法下拉菜单）。如果数据发生变化，则第一级、最后一级、最频繁级或最不频繁级也可能发生变化，从而导致插值计算时使用的值不同。

请注意，用于插入的分类变量的默认 "自动 "方法（和值）将与该变量参考水平的方法（和值）相匹配。但是，一旦使用特异性方法插入点，改变参考水平确定方法将不会改变插值点的指定方法。