为何Prism未报告R²与Deming回归的结果？

Prism执行Deming回归时，其报告斜率并以置信区间截取，并报告一个P值来检验斜率确实为零的零假设。然而，Prism没有报告Deming回归的拟合优度，因此也未报告R²。原因是我们一直无法找到任何论文或文本来解释如何计算或解读这样一个值。在普通的线性或非线性回归中，R²表示模型所考虑变化的一部分。但对于Deming回归来说，该定义并没有真正意义，我们也不清楚如何扩展它。

Deming回归和正交线性回归是否一样？

在Prism的“Deming”对话框中，您可指定X和Y是否使用相同的单位，并是否具有相同的不确定性（变异性）。如果您选择该选项，则Deming回归使点与线的垂直距离的平方和减至最小。又称“正交线性回归”。如果您为X和Y指定不同的SD值，则Deming回归不同于正交线性回归。

从一组重复测量值计算SD的公式是如何推导出来的？

上一页显示了评估一种方法的不确定性（误差）的公式，使用该方法对多个样本进行重复测量：

推导该方程很容易。为计算方差，需找到每个值和平均值之间差值平方的平均值。对成对数值而言，平均值差值的一半。所以取距离平方的一半，但也要计算出对的另一个值。因此，对于这两个值，贡献均为di ²。将所有测量值相加，除以测量值的数量，就得到方差。取平方根，得到SD。

为什么是N，而非N-1？我想应为N-1，但这没什么大不了。这将使SD比它应得出的值要小一点，但对于X和Y SD来说均是如此，因此该比率几乎不会改变。