1樓：
beta(2)後面的 * 應該是 .* 。而且可以考慮加一下括號。
2樓：匿名使用者
1、出錯的直接原因是myfun1裡面的表示式有誤，應改為
y=(1-(1-x(:,1)).^beta(1)).^beta(2).*(1-(1-x(:,1)).^beta(3)).^beta(4);
即原來的乘號改為點乘。
2、建議改用lsqcurvefit進行最小二乘擬合，即把
beta=nlinfit(x,y,@myfun1,[0.5 0.5 0.5 0.5])
改為beta=lsqcurvefit(@myfun1,[0.5 0.5 0.5 0.5],x,y)
我注意跟蹤了擬合的過程，nlinfit在開始的時候是正常的，擬合結果逐漸接近原始資料，但不知道什麼原因，到已經可以接受的結果時，忽然資料偏離很大，導致計算結果中出現inf，因而演算法失敗。
lsqcurvefit是優化工具箱提供的函式，而nlinfit是統計工具箱的函式，二者採用的演算法應該存在差異，但限於時間精力，更深入的分析沒有進行，總之實測lsqcurvefit可以很好的實現擬合。
matlab程式設計利用最小二乘法擬合資料求引數，程式設計出了問題，求指導
3樓：匿名使用者
首先，function 能寫在腳抄本裡？我覺得單襲獨建乙個fittingfunction.m靠譜一bai些吧
function f=fittingfunction(x,xdata)
h = x(1)*exp(-xdata./x(2))+x(3)*exp(-xdata./x(4))+x(5);
g =exp(-2.77258.*(xdata^.2/10000));
f= conv(h,g);
單獨du建乙個m檔案儲存起來，然後在程zhi序中用daofittingfunction來呼叫
還有i1，i2都是什麼尺寸的矩陣，報錯結果是什麼。
4樓：
你不會來是把上面所有**
自放在一起了吧？
應該把function f=fittingfunction(x,xdata)
h = x(1)*exp(-xdata./x(2))+x(3)*exp(-xdata./x(4))+x(5);
g =exp(-2.77258.*(xdata^.2/10000));
f= conv(h,g);
這一段單獨放乙個m檔案，命名為fittingfunction.m，注意
不能改名，必須是這個。
然後第一段儲存為另外乙個m檔案，比如main.m吧。
最後那段去掉。想畫圖，就在main.m的最後補上合法的**。
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