[num,txt,raw]=xlsread('D:\matlab data\PM2.5 original data.xlsx','PM2.5 original')，读取数据后如何去掉raw中的NaN的列和行，给出matlab代码

可以使用 `isnan()` 函数判断哪些位置是 NaN，然后将这些行和列从 `raw` 中删除。以下是一个可能的实现：

[num, txt, raw] = xlsread('D:\matlab data\PM2.5 original data.xlsx', 'PM2.5 original');

% 找到包含 NaN 的行和列
nan_rows = any(isnan(num), 2);
nan_cols = any(isnan(num), 1);

% 从 num 中删除这些行和列
num = num(~nan_rows, ~nan_cols);

% 从 txt 中也删除这些行和列
txt(:, nan_cols) = [];
txt(nan_rows, :) = [];

% 从 raw 中删除这些行和列
raw(:, nan_cols) = [];
raw(nan_rows, :) = [];

这个代码假设你读取的数据是存储在 `num` 中的数值数据，存储在 `txt` 中的文本数据，存储在 `raw` 中的原始数据。`isnan()` 函数返回一个与输入矩阵相同大小的逻辑矩阵，其中 NaN 的位置为 1，非 NaN 的位置为 0。使用 `any()` 函数可以在每行和每列中找到至少有一个 NaN 的位置。这些行和列可以通过逻辑索引从数据中删除。

相关问题

data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:B73'); x = data(:, 1); y = data(:, 2);

这段代码是用来读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表"Sheet1"中的数据，并将第一列数据存储在变量x中，第二列数据存储在变量y中。其中"xlsread"是MATLAB中用来读取Excel文件数据的函数，它的第一个参数是Excel文件的名称，第二个参数是要读取的工作表名称，第三个参数是要读取的数据范围。

A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); c = 9.267 * log(x1 + x2) - 33.92;求F统计量和P值，代码

根据所给的信息，可以使用以下代码计算F统计量和P值：

% 读取数据
A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx');
n = length(A);
y = A(:, 2);
x1 = A(:, 3);
x2 = A(:, 4);

% 计算拟合值和残差
b = [ones(n, 1), log(x1+x2)] \ y;
y_hat = [ones(n, 1), log(x1+x2)] * b;
e = y - y_hat;

% 计算回归平方和和残差平方和
SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2);
SSE = sum(e.^2);

% 计算F统计量和P值
k = 2; % 模型参数个数
df1 = k; % 回归自由度
df2 = n - k - 1; % 残差自由度
MSR = SSR / df1;
MSE = SSE / df2;
F = MSR / MSE;
p = 1 - fcdf(F, df1, df2);

其中，首先读取数据，并使用最小二乘法拟合回归模型，然后计算回归平方和和残差平方和，进而计算F统计量和P值。最后，将结果保存在变量`F`和`p`中。