GraphPad Prism 10 Curve Fitting Guide

分段回归通常也称为“逐段”回归或 分段式回归。使用这种方法，一条线拟合X值小于某个指定值X0的所有数据点，而另一条线拟合X值大于X0的所有数据点，同时确保两条线在X0处相交。

分段线性回归有用的常见示例是当X是时间时，您在时间=X0时做些事情来改变线的斜率。也许您注射药物，或者迅速改变温度。在这些情况下，您的模型实际上有两个带尖锐过渡点的斜率。

在其他情况下，真实模型具有逐渐变化的斜率。数据拟合曲线，而非两条直线。在此情况下，用分段线性回归拟合数据是没有帮助的。

请勿使用分段线性回归分析双相Scatchard或Lineweaver-Burk作图。双相Scatchard图遵循一条曲线，而非两条相交的线。无突然的转折点。应将原始数据拟合为双位点结合曲线。

创建一张XY数据表。将时间输入X，将您的测量值输入Y。如果您有若干个实验条件，则将第一个输入A列，第二个放入B列，依此类推。

输入数据后，单击“分析”，选择“非线性回归”，选择线的面板方程，然后选择“分段线性回归”。

Y1 = intercept1 + slope1*X 

YatX0 = slope1*X0 + intercept1

Y2 = YatX0 + slope2*(X – X0) 

Y=IF（X