本项目提供了一种基于四参数逻辑回归模型的方法，用于在MATLAB环境中精确地拟合数据点。通过此工具箱，用户能够实现对复杂数据集的高效分析与建模，支持重复应用以提高拟合精度和可靠性。
在使用MatLab cftool函数进行曲线拟合分析时的一个主要问题是它缺少Logistic函数的支持。尤其值得注意的是，在生物测定或免疫测定（如ELISA、RIA、IRMA等）中，四参数逻辑回归或者4PL非线性回归模型被广泛应用于剂量反应曲线的拟合。
这种类型的回归以经典的S形曲线为特点，该曲线具有底部和顶部平台，并且可以确定EC50值以及斜率因子（即希尔系数）。此外，此类型的数据集在拐点处对称分布。4PL方程的具体形式如下：
\[ F(x) = D + \frac{A(D - A)}{(1 + (\frac{x}{C})^B)^2} \]
这里：
- \( A \) 表示最小渐近线值，在具有标准曲线的生物测定中，这可以被视为0浓度下的响应值。
- \( B \) 代表希尔斜率，即曲线陡峭程度的指标。它可以是正值或负值。
- \( C \) 是拐点位置，指曲线上曲率方向改变之处；在分析物浓度方面，它表示\( y = \frac{D - A}{2} \)时对应的x值。
- \( D \) 表示最大渐近线，在具有标准曲线的生物测定中，这可以被视为无限浓度下的响应值。
5星
