要执行一手动回归分析，您将使用一自定义数据组。To demonstrate the use of this feature, we will fill a new data set with fixed values.一般来说，用户会使用标记，代表分析中的一些统计计算。在FCS Express 5中可轻松的手动定义回归及绘制带回归分析的散布图。在执行一手动拟合之前，我们强烈推荐您先去学习“绘制带回归分析的散布图”章节。

 

在图11中，49我们已经插入一2列、4行的自定义数据组(命名为Linear Regression Data(线性回归数据))，重命名列名为X和Y，然后在单元格中插入了一些数据值。

 

 

Figure 11.47  Custom Data for Regression Analysis

Figure 11.47  Custom Data for Regression Analysis

 

对这些数据进行线性回归的结果将是斜率为10，Y轴截距为1。

 

执行回归分析时，使用了Custom Tokens(自定义标记)。

 

1.首先，创建一个新的自定义标记，然后将其命名为Linear Regression(线性回归)。

 

如果右键点击Custom Token(自定义标记)窗口的公式区域，然后选择Insert Function(插入函数)，您会看到一列可用的回归方法，每一个都以Perform开头(图 1150)。

 

Figure 11.48  Regression Functions

Figure 11.48  Regression Functions

 

2.键入等号(=)来开始公式创建，右键点击来调出一弹出菜单，然后选择Insert Function(插入函数)→PerformLinearFit([xValues, [yValues], [SDvalues], [fixedParameters])(图 1151))。

 

 

Figure 11.49  Linear Regression Formula

Figure 11.49  Linear Regression Formula

 

3.在公式中，选择xValues(x值)，右键点击来调出一弹出菜单，然后选择(图 1152)。

 

 

Figure 11.50  Inserting a Token into a Linear Regression Formula

Figure 11.50  Inserting a Token into a Linear Regression Formula

 

 

此时，Insert a Token(插入一个标记)对话框将出现，它包含一Data Parameter(数据参数)标记(图1153)。

 

 

Figure 11.51  Data Parameter Token

Figure 11.51  Data Parameter Token

 

4.选择Data Parameter(数据参数)标记，然后点击Insert(插入)。

 

5.在出现的Create Data Parameter(创建数据参数)对话框中，选择Custom Data(用户数据)单选按钮作为Data Source(数据源)，然后选择Linear Regression Data(线性拟合数据)(图 1154)。

 

Figure 11.52  Create Data Parameter -- Data Source

Figure 11.52  Create Data Parameter -- Data Source

 

6.然后，来到Parameter(参数)页面，从Parameter(参数)下拉列表中，选择X列的数据 (图 1155)。在Output As(输出为...)下拉列表中选择Macro。选择Data Values(数据值)来将所有数据转化成数据串，有大量数据时需要时间较长。

 

 

Figure 11.53  Create Data Parameter -- Parameter Page

Figure 11.53  Create Data Parameter -- Parameter Page

 

7.针对公式中的yValues(y值)重复3-6步，选择参数Y。

 

8.请选择SDvalues(标准偏差值)，然后点击Del(删除)键(保留两个括号间的内容)。对于fixedParameters(固定参数)一项也做如此操作(图 1156)。

 

 

Figure 11.54  Completed Linear Regression Formula

Figure 11.54  Completed Linear Regression Formula

 

 

如果Y列值来自于多个数据点，而且用户知道每个数据点的标准偏差，您可在线性回归公式中的SDvalues(标准偏差值)参数处输入一列逗号隔开的数值。该模型给有低标准偏差的数据点的权重较大。

 

线性拟合的固定参数是m (斜率)和b (Y轴截距)。固定参数域不输入任何内容，该模型会拟合这两个数据。比如，如果想让Y轴截距为0，您可在fixedParameters(固定参数)处输入b=0，该模型会把该参数固定，而不是让其浮动。

 

 

9.将公式中的两个Data Parameter(数据参数)值转化来显示数值结果类型(它们会被高亮显示为蓝色，而非粉色)。

 

10. 插入一个文本框到您的版面上。

 

11.把自定义标记Linear Regression(线性回归)拖到文本框中。参数m, b, 和 r2 (r-平方)值会显示出来(图 1157)。

 

 

Figure 11.55  Linear Regression Token inserted into a Text Box

Figure 11.55  Linear Regression Token inserted into a Text Box

 

结果是一列逗号隔开的经由线性回归拟合所得的参数值。

 

如果在文本框中只想显示线性回归的斜率，可以创建一个新的自定义标记，然后：

 

12.使用ExtractLinearResults([modelParameters], "m" |"b" |"r2")公式(图1158)，就如第2步一样。

 

13.然后在第4步中，选择modelParameters(模型参数)，再插入Linear Regression(线性回归)标记。

 

14.删除"b"和"r2"参数。

 

15.创建一个文本框，插入文本："The slope is(斜率是): "。

 

16.把斜率标记拖入文本框(图 11)。

 

Figure 11.56  Slope Parameter of Linear Regression Analysis Inserted into a Text Box as a Token

Figure 11.56  Slope Parameter of Linear Regression Analysis Inserted into a Text Box as a Token

 

 

总之，该过程需要两步。先为拟合做一个自定义标记，然后再为该拟合中你想用的参数做一个自定义标记。

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