La gráfica de Eisenthal y Cornish-Bowden evitar transformar los datos y no requiere asumir que el error experimental sigue una distribución normal.
En esta gráfica cambiamos nuestro concepto de cuales son la variables y no transformamos los datos.
Si nosotros substituimos el valor de rapidez, digamos v1, obtenido a una concentración cualquiera de sustrato, o sea s1, en la ecuación de MM, VMAX y KM pueden considerarse ahora variables y para cada valor abirtrario de Km que introduzcamos, tendremos un valor de VMAX que hace cierta la ecuación VMAX igual a v1 sobre s1 por la suma KM más s1. Esa ecuación de una recta Vmax = (v1/s1)*Km+v1, tendrá que contar los ejes en los puntos (-s1,0) y (0,v1). Así que su trazado en la gráfica es muy sencillo.
Pero si ahora trazamos esa misma recta construída con otros valores v2 y s2, tnedremos dos rectas que se cortan, quedando solo un valor de Vmax y uno de Km que satisfacen ambas ecuaciones. Esta sería la estimación de Vmax y Km con solo los datos experimentales (s1,v1) y (s2,v2). Pero podemos hacer esto mismo con todos los datos experimentales tomados de dos en dos. Es decir si tenemos 4 datos tomariamos el 1 con el 2, el 1 con el 3, el 1 con el 4, el 2 con el 3, el 2 con el 4 y el 3 con el 4 y habríamos estimado Vmax y Km seis veces.
Para evitar asumir que estas estimaciones siguen una distribución normal, se determina la mediana de las estimaciones, en lugar de la media.
Los valores finales son nuestras estimaciones de Vmax y Km.