发布时间：2026-04-18 10: 00: 00
品牌型号：联想GeekPro 2020
系统：Windows 10 64位专业版
软件版本：Graphpad Prism 10.3.0
如果变量之间是正相关或负相关的话，可以用线性回归来分析。但在日常的分析里面，大部分变量之间不是简单的线性相关关系，很多要用到非线性拟合的方法来研究。这类型的研究相对会比较难，接下来我们会介绍Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示，Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值的相关内容，让大家可以更熟悉这类型的研究思路。
一、Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示
非线性拟合方程的研究，一般要有一个假设的模型，然后再通过验证的方法，来看数据是不是符合这个模型，下面我们来看看Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示。
1、如果要计算拟合方程，在Graphpad Prism里面，一般都会用到xy数据表，因为可以看到一个或多个y变量对x的影响情况。
打开Graphpad Prism的欢迎界面后，在页面的左边点选“xy”，然后在右边的y轴设置里面，选择第二项，并将重复并列数量设为3。
2、做好上面的设置后，看到图2，我们就能得到一个x列加3个y列的数据表格式，将要研究的“酶活动”相关的数据填进y列、将底物浓度填进x列。
3、整理好数据以后，打开Graphpad Prism顶部的分析菜单，在里面点选“分析数据”，打开它的统计方法列表。
4、在统计方法里面，Graphpad Prism会默认打开“xy分析”，这个设计非常贴心，不用我们花时间找。在“xy分析”里，点选“非线性回归（曲线拟合）”，就可以做相关的分析了。
5、在Graphpad Prism的非线性回归分析里面，看到图5，切换到模型选项卡，在里面找到Michaelis-Menten，也就是米氏-门滕动力学方法，专门用来研究酶促反应的。选好方法后，其他的设置可以不动，用默认的就可以了。
6、在Graphpad Prism左边的图表区里，画一个散点图，可以看到，整个线条是呈现曲线形状的，是非线性的模型。
7、我们再来看一下Graphpad Prism的分析结果，如图7所示，这里会出现拟合最优值和95%置信区间下的结果，根据Michaelis-Menten的模型v = （Vmax×[S]）/（Km+[S]），我们可以写出v=（1353×[S]）/（5.886+[S])的拟合方程。
二、Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值
在刚才的回归结果里面，我们似乎没有看到P值，只有系数和模型拟合优度的一些结果。如果想得出P值，可以做一个重复测试，下面我们来看看怎么操作。
1、打开刚才Graphpad Prism输出的结果表格，如图8所示，点击左上角的“红色小表格”图标。
2、这样我们就能重新打开“非线性回归”的设置页面，在“诊断（diagnostics）”选项卡里面，勾选残差分析里面的“重复性实验（replicates test）”。
3、做好上面的设置后，再运算一次，就能得到有P值的回归结果。我们看到图10，这里的P值比较小，它的值是0.013<0.05，检验结果显著，这说明模型的曲线在重复运算后，分散程度比较大，可能要考虑其他模型。
三、小结
以上就是关于Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示，Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值的全部内容了。除了简单线性回归，Graphpad Prism也有很多非线性回归模型可用，特别是与生物学、药物学相关的，像这次用到的Michaelis-Menten，就是在酶促反应里面常用的模型。当然，除此以外，软件里面还有很多好用的分析方法，大家可以试用一下。
作者：泽洋
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