如果您的数据中每个 X 值都有多个 Y 值，有两种方法可以将数据输入 Prism。您可以输入原始重复数据，或者输入均值、样本量和标准差或标准误。这两种方法的回归结果有何不同？

• 在普通非线性回归中，即使使用加权回归，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。

•若选择稳健非线性回归，Prism 仅对均值进行拟合，并忽略您输入的样本量（n）及标准差（SD）或标准误（SEM）值。  

•若选择异常值检测，系统仅使用均值信息（忽略样本量及标准差或标准误）。但一旦识别并剔除异常值（若您选择了该操作），拟合过程将照常进行，并会考虑样本量及标准差或标准误。

•若希望 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。

•建议输入原始数据，以便绘制原始数据图来查找异常值或问题。随后可将图表切换为绘制均值和标准差，避免图表过于繁杂。

•若需查看每个X值对应的标准差（或标准误差），Prism提供专门的分析功能（行均值...）。