“拟合曲线”平台概述

某些模型在参数上是线性的（例如，二次式或其他多项式）；而某些模型的参数可变换为线性（例如，在您使用 x 的对数变换时）。“拟合模型”或“以 X 拟合 Y”平台在这些情形下更适用。《拟合线性模型》使用“拟合模型”的回归分析示例中的中的示例显示了吸氧量与跑步时间之间存在显著的线性关系。有关“拟合模型”的详细信息，请参见《拟合线性模型》模型规格中的。有关“以 X 拟合 Y”的详细信息，请参见《基本分析》“Introduction to Fit Y by X”中的。

“拟合曲线”平台支持您拟合参数上非线性的模型。下面列出了线性和非线性函数的方程的示例。

线性函数：

非线性函数：

“拟合曲线”平台提供预定义的模型，如多项式、Logistic、Probit、Gompertz、指数、峰值、药代动力学、比率和溶出模型。指定分组变量允许您为分组变量的每个水平分别估计模型参数， 因此您可以比较分组变量各水平下的拟合模型和估计参数。还有一组选项可用于比较溶出曲线，包括参数和非参数方法选项。

“拟合曲线”还支持您构建模型以创建预测公式。之后您可以在“非线性”中设置参数上限和下限。请参见设置参数限值的示例。在 JMP Pro 中，还可以指定一组补充变量，并在“拟合曲线”平台中拟合广义回归模型，以确定这些变量如何影响响应。

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