在尝试解释其余结果之前，请先查看模型中每个参数的控制数据。首先，请确保您清楚每个参数的单位（如果存在单位的话；有些参数是无量纲常数）。接下来，请确保每个值在生物学或科学上都合理。

如果某个参数值在生物学或化学上毫无意义，该怎么办？

如果某个数值毫无意义，请自问以下问题：

•您的数据是否确实定义了所有参数？

•是否应该将某个（或几个）参数约束为常数值？如果不需要，是否应该将其约束在某个数值范围内（例如仅限正数）？

•是否应该使用全局非线性回归将一组数据集共同拟合？

为什么 Prism 显示“不稳定”而不是报告控制数据？

在非线性回归对话框的“置信区间”选项卡中，您可以选择 Prism 应如何处理难以拟合的情况。如果您选择推荐的方法，难以拟合的参数（及其置信区间）将被标记为“不稳定”。

为什么某些值前面会有 ~ 符号？

如果您在“置信区间”选项卡中选择使用旧方法将某些拟合标记为“模糊拟合”，那么当某个值前带有 ~ 符号时，即表示结果为“模糊拟合”。 更改任何参数的值都会使曲线与数据进一步偏离，并增加平方和。但当拟合结果“模糊拟合”时，调整其他参数可使曲线重新接近数据。换言之，许多参数值的组合都能得到拟合效果同样良好的曲线。

以 ~ 开头的参数值定义了 Prism 生成的曲线，但在其他方面实际上并无实际用途。其他参数值也会生成相同的曲线，或生成拟合效果同样良好的曲线。

当控制数据前带有 ~ 符号时，标准误差前也会带有 ~ 符号。相应的置信区间显示为“非常宽”，且没有数值范围（该范围将无限宽）。