解决当前问题的最简单方法是，将模型本身的问题与模型结果的显示问题分开，让大多数数据都很好地拟合简单的线性回归，但来自一个深度的数据除外。对于需要变换变量的一个深度，在绘图之前将回归拟合回变换到原始比例。对于那个深度，您将有一条曲线而不是表征其他深度的直线，但您仍然应该有一个有用的 x 截距，并且该截距附近的曲线斜率将是比较深度之间斜率的开始。

但是，您应该考虑为什么这个特定深度似乎与其他深度具有如此不同的属性。与其他深度相比，它是否是深度值的极端值，可能超出某种类型的边界（关于温度、混合等）？或者可能只是那个特定深度的测量有一些系统误差，在这种情况下你根本不应该考虑它们？这些科学和技术问题比统计方法的细节重要得多。

对于您的问题中提出的更广泛的问题，线性模型的假设在此站点上进行了广泛讨论，例如此处。结果相对于预测变量的线性很重要，但其他假设（如误差的正态分布）主要影响解释p值的能力。如果预测变量存在线性关系，回归仍将给出潜在关系的有用估计。广义线性模型提供了一种方法来处理作为预测值函数的误差，正如您似乎对那个令人不安的深度所拥有的那样。

请注意，如果您的实验设计是基于在不同深度测量的化学物质浓度的观察性研究，则已经违反了标准线性回归的假设之一，因为预测变量的值可能存在误差。在这种情况下，您真正​​拥有的是变量错误模型。在实践中，这种区别经常被忽视，但是您的回归模型（以及大多数从事观察而非对照研究的科学家的回归模型）已经违反了严格的线性回归假设。

最后，虽然我很欣赏你已经做了很多数据分析，但考虑一下你是否真的应该使用集中比率作为预测变量。比率是出了名的麻烦，特别是当分母可以接近 0 时。几乎所有可以用比率作为预测变量来完成的事情都可以通过分子和分母变量的对数变换来完成。据我了解您的情况，您有一个结果变量（某些化学品的生产速率）和多个测量的其他化学品浓度；然后，您检查了这些其他化学物质的各种比率作为结果变量的预测因子。如果您改为形成一个组合回归模型，该模型使用所有其他化学物质的对数浓度作为结果的预测因子，您最终可能会得到一个更有用的模型，该模型可能显示化学物质之间的意外相互作用，并且仍然可以用术语来解释如果你愿意的话。