用回归拟合数据时，在许多情况下，您的主要目的可能是比较不同模型的拟合度，或询问实验干预是否改变了参数。

在“非线性回归”对话框的“比较”选项卡上，Prism提供了四种选择：

对于每个数据集，两个公式（模型）中哪一个拟合最佳？

比较两个模型的拟合度，考虑要拟合的参数数量的差异。通常，您会想要比较两个相关的方程。比较两个不相关方程的拟合度帮助不大。

示例：比较单相指数衰减和两相指数衰减。

所选非共享参数的最佳拟合值是否因数据集而异？

将在所有数据集之间共享选定参数时的拟合度与这些参数分别拟合每个数据集时的拟合度进行比较。

如果选择一项参数，您将询问该参数的最佳拟合值是否因数据集而异。

如果选择所有参数，您将询问单个曲线是否能充分拟合所有数据点，或者是否能更好地拟合每个数据集的单个曲线。

示例：拟合一系列剂量反应曲线，并比较斜率因子（Hill斜率）与每条曲线单独拟合时的拟合度。这是一种检验曲线是否平行的方法。

对于各数据集，参数的最佳拟合值是否不同于理论值？

理论上您有理由相信一项参数会有特定值（通常是0.0、100或1.0）。将参数约束到该值时的拟合度与无约束拟合度进行比较。

示例：Hill斜率是否不同于1.0（标准值）。

一条曲线是否充分拟合所有数据集？

这种选择将单独曲线对每个数据集的拟合度与单一曲线对所有数据集的拟合度进行比较。其会询问是否有证据表明治疗对改变曲线有任何作用。

该选择等同于选择“所选非共享参数的最佳拟合值在数据集之间是否不同？”然后选择所有参数。