(x)sum(coefficients.*[ones(size(x,1),1),x],2)>0出错应该怎么改
时间: 2023-08-31 17:06:23 浏览: 20
这个错误可能是由于 `coefficients` 和 `x` 的大小不匹配所引起的。你可以检查一下两个变量的大小,看是否匹配。如果不匹配,你需要调整它们的大小,使它们可以进行相应的操作。
另外,如果你想要检查 `coefficients` 和 `x` 中每个元素的乘积是否大于零,你可以使用逐元素乘法 `.*`,然后使用 `sum` 函数和逻辑运算符来实现。具体的代码如下:
```
result = sum(coefficients .* [ones(size(x, 1), 1), x], 2) > 0;
```
这将对 `coefficients` 和 `[1, x]` 中的每个元素进行逐元素乘法,然后将结果按行求和,最后将每行的和与零进行比较,得到一个逻辑数组 `result`。
相关问题
计算a0+a1*x+a2*x*x+a3*x*x*x+......+an*x*x*...*x的值。
计算多项式的值可以使用普通算法或者秦九韶算法。下面是两种算法的示例:
1. 普通算法:
```python
def calculate_polynomial(x, coefficients):
result = 0
power = 1
for coefficient in coefficients:
result += coefficient * power
power *= x
return result
coefficients = [a0, a1, a2, a3, ..., an]
x = 2 # 假设要计算多项式在x=2处的值
result = calculate_polynomial(x, coefficients)
print(result)
```
2. 秦九韶算法:
```python
def calculate_polynomial(x, coefficients):
result = coefficients[-1]
for i in range(len(coefficients) - 2, -1, -1):
result = result * x + coefficients[i]
return result
coefficients = [a0, a1, a2, a3, ..., an]
x = 2 # 假设要计算多项式在x=2处的值
result = calculate_polynomial(x, coefficients)
print(result)
```
这两种算法都可以计算多项式在给定的x处的值。普通算法逐项相乘再相加,而秦九韶算法通过不断累加和乘法的方式计算多项式的值,效率更高。
clear;clc data=xlsread('D:\wrn\rrd.xlsx'); X1=data(:,1); X2=data(:,2); X3=data(:,3); Y=data(:,4); X=[X1,X2,X3];Y1=Y; ft=@(b,X) b(1)+b(2).*X(:,1)+b(3).*X(:,2)+b(4).*X(:,3)+b(5).*X(:,1).*X(:,1)+b(6).*X(:,1).*X(:,2)+b(7).*X(:,2).*X(:,2)+b(8).*X(:,1).*X(:,3)+b(9).*X(:,2).*X(:,3)+b(10).*X(:,3).*X(:,3); B=[7.880227 0.009068 -0.129705 0.196458 -0.00005 -0.000608 0.000708 -0.000171 -0.000953 -0.000587]; Rfit=fitnlm(X,Y,ft,B); disp(Rfit);%输出拟合结果 beta=Rfit.Coefficients.Estimate;%所求出的回归系数 xp=1:1:48;%自变量组的索引 yp=ft(beta,[X1,X2,X3]);%预测值 residuals=Y-yp; C=[1:48];%自变量组的索引,可以删去,C=xp plot(C,Y1,'r-','DisplayName','真实值');%C可以换成xp(先不换了) hold on; plot(xp,yp,'k-','DisplayName','预测值'); legend('真实值','预测值'); title('柔软度效果图'); hold off; % 计算标准化回归系数 betaStd = Rfit.Coefficients.Estimate ./ (sqrt(diag(Rfit.CoefficientCovariance))); disp('标准化回归系数:'); disp(betaStd);请在上述代码中加入求置信区间值的代码,并输出置信区间的范围值
在 MATLAB 中,可以使用 `coefCI` 函数来计算回归系数的置信区间。具体修改代码如下:
```matlab
clear;clc
data=xlsread('D:\wrn\rrd.xlsx');
X1=data(:,1);
X2=data(:,2);
X3=data(:,3);
Y=data(:,4);
X=[X1,X2,X3];Y1=Y;
ft=@(b,X) b(1)+b(2).*X(:,1)+b(3).*X(:,2)+b(4).*X(:,3)+b(5).*X(:,1).*X(:,1)+b(6).*X(:,1).*X(:,2)+b(7).*X(:,2).*X(:,2)+b(8).*X(:,1).*X(:,3)+b(9).*X(:,2).*X(:,3)+b(10).*X(:,3).*X(:,3);
B=[7.880227 0.009068 -0.129705 0.196458 -0.00005 -0.000608 0.000708 -0.000171 -0.000953 -0.000587];
Rfit=fitnlm(X,Y,ft,B);
disp(Rfit);%输出拟合结果
beta=Rfit.Coefficients.Estimate;%所求出的回归系数
xp=1:1:48;%自变量组的索引
yp=ft(beta,[X1,X2,X3]);%预测值
residuals=Y-yp;
C=[1:48];%自变量组的索引,可以删去,C=xp
plot(C,Y1,'r-','DisplayName','真实值');%C可以换成xp(先不换了)
hold on;
plot(xp,yp,'k-','DisplayName','预测值');
legend('真实值','预测值');
title('柔软度效果图');
hold off;
% 计算标准化回归系数
betaStd = Rfit.Coefficients.Estimate ./ (sqrt(diag(Rfit.CoefficientCovariance)));
disp('标准化回归系数:');
disp(betaStd);
% 计算回归系数的置信区间
CI = coefCI(Rfit);
disp('回归系数的置信区间:');
disp(CI);
```
其中,`CI` 即为回归系数的置信区间,输出后即可得到置信区间的范围值。