GraphPad Prism 10 Curve Fitting Guide |
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Prism 如何报告斜率和截距
Prism首先报告斜率和截距的最佳拟合值及其标准误差。其还会报告X截距及斜率的倒数。低于这些值,其会报告斜率和两个截距的95%置信区间。 在结果页面的底部,会以定义最佳拟合线的方程的形式再次报告斜率和截距。可复制该方程,粘贴到一张图表上,或者一份手稿上。 对斜率和截距的解读斜率量化了这条线的陡度,其等于X的每单位变化对应的Y的变化,以Y轴的单位除以X轴的单位来表示。如果斜率为正,则Y随着X的增加而增加。如果斜率为负,则Y随着X的增加而减小。 X=0时,Y截距是直线的Y值。其定义了线的高程。 对标准误差和置信区间的解读斜率和截距的标准误差值可能很难解读,但其主要目的是计算95%的置信区间。 如果采用线性回归假设斜率的95%置信区间包含斜率的真实值,且截距的95%置信区间包含截距的真实值的概率为95%。置信区间的宽度由数据点的数量、其与直线的距离以及X值的间距决定。 Prism也可绘制置信带或预测带。 X截距及其置信区间如果您选中“线性回归参数”对话框中的一个选项,GraphPad Prism会报告X截距的95%置信区间。 X截距的95%置信区间并非关于X截距对称。其在一个方向的延伸距离比另一个方向更远,如下图所示。
从左到右遵循Y=0基线。最佳拟合线(蓝色曲线)的95%置信区间之间的区域是X截距的95%置信区间。可看到,该置信区间(在两个最外面的虚线之间)不关于X截距(中间的虚线)对称。 如果只有分散度很大的几个点,则这种不对称会非常明显;如果有很多分散度很小的点,则这种不对称几乎不会被注意到。 由于不确定性是不对称的,因此报告X截距的标准误差几乎没有意义。最好报告95%置信区间的两端,Prism 正是这样报告的。如果真的想要计算X截距的单个标准误差,则可通过选择非线性回归,并将该用户自定义方程与数据拟合来计算: Y=slope*(X-Xintercept) Prism 将报告X截距的最佳拟合值以及SE和95%置信区间。由于该置信区间将根据SE值计算得出,因此其将围绕X截距对称,也因此不会像线性回归报告的不对称区间那样精确。
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