在实际中，标准曲线与真实曲线之间存在误差。为了拟合有限数据，需采用插值方法估计剂量-反应关系，通过选择数学函数作为曲线模型实现。这些模型通常包含一个或多个参数，通过调整参数以优化与分析数据的拟合。提高拟合质量的目标是提升浓度估计的准确性。拟合误差来源于数据中的随机变化和模型对真实曲线的拟合不足。增加重复次数可减少纯误差，而缺乏拟合误差则需选择更合适的曲线模型。

理想的曲线模型应以最少参数适应真实曲线变化，避免引入偏差，减少预测误差。模型参数过多可能导致精度降低，易于响应干扰，影响剂量估计。一个好的曲线模型需具备接近真实曲线、平均随机变化、预测浓度点三方面特性。在免疫分析中，直线、对数-对数模型、四参数逻辑（4PL）等被尝试作为曲线模型，但各有局限。4PL函数在实践中应用广泛，与对数-对数模型关系密切，但不能有效处理非对称数据。质量作用模型，基于物理原理，参数较多，可能不适用于干扰特征复杂的标准数据。研究表明，某些模型近似等同于4PL，同样难以拟合非对称数据。

本文地址： http://www.goggeous.com/h/1/1319744

文章来源：天狐定制

版权声明：除非特别标注，否则均为本站原创文章，转载时请以链接形式注明文章出处。