如果您的数据中每个 X 值都有重复的 Y 值，有两种方法可以将数据输入到 Prism 中。您可以输入原始重复数据；或者输入均值、样本量 (n) 以及标准差 (SD) 或标准误 (SEM)。这两种方法得到的回归结果有何不同？

• 在普通非线性回归中，即使采用加权回归，Prism 给出的结果也与输入原始数据时完全相同。本文档详细解释了 Prism 实现这一过程的数学原理。

•如果您选择鲁棒非线性回归，Prism 仅对均值进行拟合，并忽略您输入的样本量 n 以及标准差 SD 或标准误 SEM 的值。  

•若选择异常值检测，该功能仅使用均值信息（忽略样本量 n 及标准差 SD 或标准误 SEM）。但一旦识别并剔除异常值（若您选择了此选项），拟合过程将照常进行，并会考虑样本量 n 及标准差 SD 或标准误 SEM。

•如果您希望 Prism 在进行非线性回归时仅拟合均值，可在“权重”选项卡中进行此设置。

•最好输入原始数据，这样您可以绘制原始数据图来查找异常值或问题。随后您可以将图表改为绘制均值和标准差，以避免图表过于繁杂。

•如果您想查看每个 X 值对应的标准差（或标准误），Prism 提供了一项专门的分析功能（“行均值...”）。