1. 线性回归
线性回归适用于分析在较小浓度范围内数据点与浓度之间呈现线性关系的实验数据。它通过最小二乘法找到最佳拟合直线。在酶联免疫吸附测定(ELISA)数据分析中,当实验数据的线性关系非常显著时,线性回归通常能够提供较高的R²值,R²值是衡量模型拟合优度的一个指标,其值越接近1,表示模型拟合效果越好。如果数据的线性拟合效果不佳,可能需要考虑使用其他类型的曲线拟合方法,例如二次曲线或logistic曲线(四参数模型),这些方法适用于数据点与浓度之间存在非线性关系的场合。
Linear Fit::