在尝试解读其余结果之前，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，请确保每个数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？

•是否应将某个（或若干）参数约束为常数值？若非如此，是否应将其约束在特定数值范围内（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拟合在一起？

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“置信度”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”。

为什么某些数值前面带有 ~ 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”，那么如果某个值前带有 ~ 符号，则表示结果是“模糊拟合”的。 更改任何参数的值都会使曲线偏离数据，并增加平方和。但当拟合结果为“模糊拟合”时，调整其他参数可使曲线重新贴近数据。换言之，存在多种参数值组合能生成拟合效果同样良好的曲线。

前面带有 ~ 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。相应的置信区间将显示为“非常宽”，且不显示数值范围（该范围将无限宽）。