要学习使用回归，我们会从在本教程之前的章节中结束的地方继续。
如果您没有学习前面的部分，您可以直接从存储在教程样本数据归档的Calculating MESF From Regression(从回归计算MESF)文件夹中的FITC MESF Beads - Part2.fey布局开始。
第一步，我们将在带有回归分析的散点图上展示一个回归标记。
| 1. | 请右键点击带回归分析的散点图，从弹出菜单选择Add Text Box(加入文本框)(图. T27.8, )。 |
| 2. | 右键点击绘图上的文本框，从弹出菜单选择Insert Token(插入标记)(图.T27.8, )。 |
| 3. | 双击Insert a Token(插入一个标记)对话框中的Statistic(统计)按钮(图.T27.8, )。 |
Figure 27.8 Adding a regression token to the plot
| 4. | 点击Create Statistic (创建统计)对话框中的Statistic(统计)项目类别(图. T27.9,)。 |
| 5. | 在Select a Statistic(选择一个统计)的下拉菜单中，选择Regression Parameter Statistics(回归参数统计)(图T27.9,)。 |
| 6. | 选择Statistic(统计)列表中的m(斜率)(图T27.9,)。 |
| 7. | 请把Number of Decimals(小数位数)增加到“4”(图. T27.9, )。 |
| 8. | 点击OK(图T27.9, )。此回归曲线的斜率(m)现在就展示于绘图中了。 |
Figure 27.9. Adding a regression token to the plot, continued
| 9. | 在文本框中点击鼠标左键，让其进入编辑模式。文本框的边框将变为绿色。 |
| 10. | 使用键盘上的方向键或者直接在文本框中点击，来移动光标到标记的左边。 |
| 11. | 输入“m =”(图T27.9, )。现在，这一标记就被文本框中的、描述性的自由文本注释了。注意：如有必要，可以通过拖拽文本框的边框将其扩大，这样的话，所以的文本就显示于一行中，如图所示。 |
我们现在来为线性回归方程创建一个自定义标记，这样的话，我们就可将这一回归分析应用到其他.fcs文件中(包括其他版面中的文件)。在Regression Parameter Statistics list(回归参数统计列表)中的每个标记(图27.9)都将被用作为此自定义标记的元件。
| 12. | 通过点击提示栏中的View(视图)→Tokens(标记)→Custom Tokens(自定义标记)打开自定义标记窗口。 |
| 13. | 点击Custom Tokens window(自定义标记窗口) 中的绿色加号按钮(图27.10,)。 |
Figure T27.10 Creating the Linear Regression Fit Custom Token
| 14. | 高亮显示自定义标记窗口中的"New Custom Token(新自定义标记)"文本(图27.10,)。 |
| 15. | 请键入"LinFitLogMedMESF"(图27.10,)。 |
| 16. | 在自定义标记窗口的公式(靠下方)格中输入"m=,b=,r2="(图27.10,)。 |
| 18. | 拖拽带回归分析散点图的边框到自定义标记窗口公式格中"m="之前、"," 之后的位置(图27.10,)。 |
| 19. | 双击Paste Special(选择性粘贴)对话框中的Statistic token(统计标记)按钮(图27.11,)。 |
Figure 27.11 Inserting a regression parameter token as a component of the linear regression fit custom token
| 20. | 从Select a Statistic(选择一个统计)下拉菜单中选择Regression Parameter Statistics(回归参数统计)(图27.11,)。 |
| 21. | 从Statistic(统计)列表中选择m (图27.11,)。 |
| 22. | 点击OK(图27.11,)。 |
| • | 第17步：将散点图放在自定义标记窗口公式格的"b="之后 |
| • | 第20步：从Statistic(统计)列表中选择“B”。 |
| • | 第17步：将散点图放在自定义标记窗口公式格的"r2="之后 |
| • | 第20步：从Statistic(统计)列表中选择r2 。 |
| 25. | 请把LinFitLogMedMESF自定义标记从Custom Tokens(自定义标记)窗口上拖拽到版面上的一块空白区处。一个包含linear regression fit token(线性回归拟合标记)的新的文本框将自动创建。 |
注意：一个r2值为1，证明拟合很完美，但很难得到这样准确的实验数据。自定义标记最初展示的r2值是1.00，因此它在此处的值大于0.995，且FCS Express中的statistics(统计)中默认的是两位小数。
我们现在将编辑Custom Token(自定义标记)的 “r2”元件，让其能够显示小数点后5位。
| 26. | 双击Custom Token(自定义标记)窗口中公式面板上的“r2”元件(图27.12,)。 |
| 27. | 点击Edit Statistic(编辑统计)对话框中的Statistic(统计)类别按钮(图27.12,)。 |
Figure 27.12 Increasing the number of digits after the decimal displayed for the r-squared component of the Custom Token
| 28. | 请把Number of Decimals(小数位数)增加为5(图27.12,)。 |
线性拟合标记如图T27.13所示。
Figure T27.13 The LinFitLogMedMESF Custom Token displayed in a Text Box, after editing the number of digits displayed for r-squared
一旦计算出线性回归，它可以用作拟合未知样品的模型。这可以在计算回归的相同版面(请参阅本教程的“将回归应用于FCS文件”部分)或任何新版面中直接完成。如果需要在新的版面中使用回归，请参见本教程中的保存回归分析专题。
