要执行一手动回归分析，用户将使用一自定义数据组。为了演示这个功能的使用，我们将填入一新的数据集至拟合数。一般来说，用户会使用Tokens(标记)，代表分析中的一些统计计算。在FCS Express 6 中，手动进行Scatter with regression plots(带回归分析的散点图)和回归分析是很容易的。在执行一手动拟合之前，我们强烈推荐用户先对Scatter with regression plots(回归分析的散布图)章节进行学习。

 

在图11中，48我们有一个工作表：，里面已先行输入了细胞的数值。请注意，这些是自由文本值，但实际上很多Tokens(标记)都来源于用户版面上的图像。

 

 

Figure 11.50  Spreadsheet Data for Regression Analysis

Figure 11.50  Spreadsheet Data for Regression Analysis

 

利用这些数据，linear regression(线性回归)的 slope(斜率)大约为10，Y-intercept (Y轴截距)约为1.

 

执行回归分析时，使用的是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).

 

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(执行)开头(图 1149).

 

Figure 11.51  Regression Functions

Figure 11.51  Regression Functions

 

2.以等号开始一个公式(=),右键单击弹出菜单，并选择Insert Function(插入函数)→Perform Linear Fit(执行线性拟合)([xValues(x值), [yValues(y值)], [SDvalues(SD值)], [fixed Parameters(拟合参数)])(图 1150).

 

 

Figure 11.52  Linear Regression Formula

Figure 11.52  Linear Regression Formula

 

3.在公式中，高亮选择xValues(x值)),右键单击弹出菜单，并选择Insert Token(插入标记)(图 1151).

 

 

Figure 11.53  Inserting a Token into a Linear Regression Formula

Figure 11.53  Inserting a Token into a Linear Regression Formula

 

 

和一个Insert a Token(插入一标记)对话框将出现，它包含一Data Parameter(数据参数)标记(图1152).

 

 

Figure 11.54  Data Parameter Token

Figure 11.54  Data Parameter Token

 

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

 

5.此时Create Data Parameter(创建数据参数)对话框将出现，选择Spreadsheet(工作表)：单选按钮作为Data Source (数据源)，然后选择New Spreadsheet(新的表格)(图 1153).

 

Figure 11.55  Create Data Parameter -- Data Source

Figure 11.55  Create Data Parameter -- Data Source

 

6.然后，来到Parameter(参数)目录下，并从Parameter(参数)下拉列表中，选择在列中的A(图 1154).在Output As(输出为...)下拉菜单中选择Macro。请将Data Values(数据值)将所有数据转化成数据串，有大量数据时需要时间较长。

 

 

Figure 11.56  Create Data Parameter -- Parameter Page

Figure 11.56  Create Data Parameter -- Parameter Page

 

7.针对公式中的yValues(y值)重复3-6步，选择参数B.

 

8.高亮SD values(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Fixed Parameters(固定参数)一项也做如此操作(图 1155).

 

 

Figure 11.57  Completed Linear Regression Formula

Figure 11.57  Completed Linear Regression Formula

 

 

如果列B中所检测的数据来自于多个数据点，而且用户知道每个数据点的标准偏差，这样您就可在线性回归公式中的SD values(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，您可输入b=0在Fixed Parameters(固定参数)中，该模型会把该参数固定，而不是让其任意浮动。

 

 

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(它们将会以蓝色进行高亮强调，而不是粉红色，如下图11.所示56).
Figure 11.58  Completed Linear Regression Formula with result type converted to Numeric

Figure 11.58  Completed Linear Regression Formula with result type converted to Numeric

 

10. 在页面中插入一个文本框，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 11.59  Linear Regression Token inserted into a Text Box

Figure 11.59  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")(图 1158)，就如第2步一样。

 

13.接着，选择Model Parameters(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 11.60  Slope Parameter of Linear Regression Analysis Inserted into a Text Box as a Token

Figure 11.60  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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