什么是协方差矩阵？如何让Prism计算它？

系统会针对每对参数报告其归一化协方差，并量化这两组参数之间的关联程度。在“非线性回归”的“诊断”选项卡中勾选一个复选框，即可查看该协方差矩阵。

解读归一化协方差矩阵

归一化协方差矩阵中的每个值范围在 -1.0 到 1.0 之间。值为 -1.0 或 1.0 表示这两个参数是冗余的。 值为 0.0 表示这两个参数完全独立或正交——如果更改其中一个参数的值，会使拟合效果变差，而更改另一个参数的值也无法改善拟合效果。您可以像解读相关系数一样来解读归一化协方差。

请注意协方差与依赖度之间的区别。协方差矩阵中的每个值都反映了两个参数之间的交织程度。相比之下，每个依赖度值则反映了该参数与所有其他参数之间的交织程度。

如何转换为未归一化的方差/协方差矩阵

某些其他程序会报告实际的（非归一化）方差-协方差矩阵。 根据 Prism 报告的归一化矩阵（NormCov(i,j)）以及参数的标准误差，可按以下公式计算任意两个参数（即 i ≠ j）的实际协方差——cov(i,j)：

 Cov(i, j) = NormCov(i, j) * SE(i) * SE(j)  

Prism 不会报告参数与其自身的归一化协方差矩阵，因为根据定义，任何参数与其自身的归一化协方差均等于 1.0。任何参数与其自身的协方差更准确地称为其方差。 您可以使用以下公式计算任何参数的方差（即方差-协方差矩阵中的对角元素）：

 Cov(i, i) = SE(i)²