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如何在GraphPad Prism中使用非线性回归拟合模型?

步骤1. 输入数据
创建一个XY工作台,并输入数据。如果在每个X值上均有重复的Y值,请格式化表格,输入重复值。
从XY表格或图中,点击快捷按钮,使用非线性回归拟合模型。或者点击“分析”并从“分析”对话框中选择。

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步骤2. 选择一个模型
非线性回归使用模型拟合数据。因此,你须选择一个模型或输入一个新模型。


步骤3. 选择(或检查)初始值
非线性回归是一种迭代过程。程序必须从每个变量的估计值(处于正确“范围”内)开始,比如说在实际值的五倍以内。然后,会对这些初始值进行调整以提高拟合度。
如果你使用内置方程,则GraphPad Prism会自动提供初始值。如果输入自己的方程,也可输入初始值规则。例如,一项参数的初始值可以是数据中最大Y值的两倍,而另一项参数的初始值可等于最高和最低X值的平均值。在定义这些规则后,Prism将根据数据范围计算适当的初始值。
“非线性回归”对话框的选项卡允许检查和覆盖所计算的初始值。
如果你已查看数据图表、理解模型,并理解方程中所有参数的含义,就会发现很容易估算初始值。记住,只需要一个估算值。不一定要非常准确。如果在估计初始值时遇到问题,请先将数据放在一边,使用模型模拟曲线。每次更改一个变量,并查看其如何影响曲线的形状。在你了解参数如何影响曲线后,你可能会发现更容易估计初始值。
拟合一个简单的模型来清理数据时,如果初始值与正确值相差甚远,这并没有多大关系。无论使用什么初始值,你均会得到相同的最佳拟合曲线,除非初始值非常不正确。数据有很多分散或者模型有很多变量时,初始值更重要。

步骤4. 决定是否约束任何参数
执行非线性回归时,不必拟合方程中的每项参数。取而代之的是,你可将一个或多项参数固定为常量。只有几个数据点时,定义常数通常很有帮助。例如,可将S形曲线或指数衰减的底部稳定段固定为零。
请记住,非线性回归程序没有“常识”。你需要考虑一下你是如何做实验的,并决定是否应固定一些参数。例如,如果已减去背景信号,则将剂量 - 反应曲线或指数衰减曲线的底部稳定段固定为零是有意义的。
GraphPad Prism还允许将参数值约束在一定的范围内。

步骤5. 如果同时拟合两个或多个数据集,请决定是否共享任何参数
如果将数据输入到两个或多个数据集列中,GraphPad Prism将在一次分析中对全部列进行拟合。但除非指定共享一个或多项参数,否则每个拟合均将独立于其他拟合。共享参数时,分析称为全局非线性回归。(我们将在后面的分享中给大家讲解什么是全局非线性回归,请锁定我们哦!)

步骤6. 决定加权方案
非线性回归程序通常平均加权每个点。但有很多方法可对各点进行加权。

步骤7. 选择其他选项
你可以查看“范围”、“输出”和“诊断”选项卡的信息。


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