仍然报错错误使用 nlinfit MODELFUN 必须为函数，它返回大小与 Y (1-by-13)相同的拟合值向量。您提供的模型函数返回结 果 1-by-2。 大小不匹配的常见原因之一是在函数中使用矩阵运算符(*、/、^)，而不是对应的元素运算 符(.*、./、.^)。 出错 untitled (第 82 行) p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);

非常抱歉，我之前的回答还是有误。根据报错信息，你的模型函数返回结果的大小与Y不匹配。

为了解决这个问题，你需要修改模型函数，使其返回与Y相同大小的拟合值向量。根据你的数据，Y是一个1-by-13的向量，所以你的模型函数应该返回一个1-by-13的向量。

请将模型函数修改为如下形式：

function I = model(t, p)
a = p(1);
b = p(2);
I = (a + b .* exp(t)).^(-1);
end

然后重新运行你的代码，看看是否还会报错。对nlinfit函数的调用应该如下所示：

p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);

非常抱歉给你带来了困扰。如果还有其他问题，请随时向我提问。

相关问题

请你继续为我详细介绍nlinfit函数

nlinfit函数是MATLAB中的一个函数，用于非线性回归分析。它可以根据给定的模型函数、初始参数和数据，拟合出最优的参数值，从而得到一个最优的拟合曲线。

nlinfit函数的语法格式如下：

[beta,resid,J,COVB,mse] = nlinfit(x,y,modelfun,beta0)

其中，x和y是数据点的向量，modelfun是自定义的模型函数，beta0是模型参数的初始估计值。

nlinfit函数的输出结果包括：

- beta：拟合模型函数的参数向量；
- resid：残差向量，即模型拟合值与实际数据之间的差异；
- J：拟合模型函数的雅可比矩阵；
- COVB：参数估计协方差矩阵；
- mse：均方误差。

使用nlinfit函数进行非线性回归分析需要注意以下几点：

- 模型函数必须是单值函数，即对于每个x值，只能有一个对应的y值；
- 初始估计值应该尽可能接近真实值，否则可能会导致无法收敛或收敛到局部最优解；
- 拟合结果需要进行统计分析，包括残差分析、参数显著性检验和模型拟合度检验等。

nlinfit函数用法

nlinfit 是 Matlab 中用于非线性最小二乘拟合的函数，它的用法如下：

[beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo] = nlinfit(x,y,modelfun,beta0)

其中：

- `x`：自变量数据向量
- `y`：因变量数据向量
- `modelfun`：自定义的模型函数
- `beta0`：模型参数的初始值向量

返回值：

- `beta`：拟合模型的参数向量
- `R`：拟合残差向量
- `J`：拟合 Jacobian 矩阵
- `CovB`：参数协方差矩阵
- `MSE`：均方误差
- `ErrorModelInfo`：误差模型信息

具体地，你需要自定义一个函数 `modelfun`，该函数的输入参数是一个长度为 m 的参数向量 `beta` 和一个长度为 n 的自变量向量 `x`，输出是一个长度为 n 的因变量向量 `y`，即：

function y = modelfun(beta,x)
% 自定义的模型函数
% beta：参数向量，长度为 m
% x：自变量向量，长度为 n
% y：因变量向量，长度为 n

在 `modelfun` 中，你需要根据参数向量 `beta` 和自变量向量 `x` 计算出对应的因变量向量 `y`，即：

y = f(beta,x);

其中 `f` 是你自定义的函数，用于计算模型预测值，它的输入参数是一个长度为 m 的参数向量 `beta` 和一个长度为 n 的自变量向量 `x`，输出是一个长度为 n 的预测值向量。在 `modelfun` 中，你需要将输入参数 `beta` 和 `x` 传给 `f` 函数，即：

function y = modelfun(beta,x)
% 自定义的模型函数
% beta：参数向量，长度为 m
% x：自变量向量，长度为 n
% y：因变量向量，长度为 n

y = f(beta,x);

最后，你可以使用 `nlinfit` 函数进行模型拟合，即：

[beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo] = nlinfit(x,y,@modelfun,beta0);

其中 `@modelfun` 表示将 `modelfun` 函数作为一个函数句柄传递给 `nlinfit` 函数。