在尝试解读其余结果之前，先看看模型中每个参数的拟合优度值。首先确保您知道每个参数的单位（如果有单位的话；有些参数是无单位常数）。其次，确保每个值都具有生物学或科学意义。

如果某个参数值在生物学或化学上没有意义怎么办？

如果某个值没有任何意义，请自问以下问题：

•您的数据是否真的定义了所有参数？

•您是否应该将一个（或几个）参数限制为恒定值？如果不是，你是否应该限制它们的取值范围（也许只能是正数）？

•是否应该使用全局非线性回归来拟合一系列数据集？

为什么 Prism 说 "不稳定"，而不是报告拟合优度值？

在非线性回归对话框的置信度选项卡上，您可以选择 Prism 应如何处理困难拟合。如果选择推荐方法，困难参数（及其置信区间）将被标记为 "不稳定"。

为什么某些值前面有 ~ 符号？

如果您选择（在置信度选项卡上）使用旧方法将某些拟合确定为 "模糊拟合"，那么如果某个值前面有 ~ 符号，则表示结果是"模糊"的。改变任何参数的值都会使曲线更加偏离数据，并增加平方和。但当拟合结果 "模糊 "时，改变其他参数可以移动曲线，使其再次接近数据。换句话说，许多参数值的组合都能得到拟合同样好的曲线。

~ 前面的参数值定义了 Prism 所绘制的曲线，但在其他方面并没有实际作用。其他值会生成相同的曲线，或者拟合得同样好的曲线。

当拟合优度值前面有 ~ 时，标准误差也是。 相应的置信区间显示为 "非常宽"，没有数值范围（范围会无限宽）。