矩阵维度必须一致。 出错 Untitled2>@(x,miu,theta)normcdf((x-miu)/theta) (line 3) func = @(x, miu, theta) normcdf((x-miu)/theta); 出错 lsqcurvefit (line 222) initVals.F = feval(funfcn_x_xdata{3},xCurrent,XDATA,varargin{:}); 出错 Untitled2 (line 4) params = lsqcurvefit(func, [0.5, 0.5], xdata, ydata);% 输出拟合结果 原因: Failure in initial objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue.

这个错误可能是由于输入的 `X1` 和 `Y1` 的维度不一致导致的。请确保 `X1` 和 `Y1` 的长度相同，并且在调用 `lsqcurvefit` 函数时，将 `X1` 和 `Y1` 作为 `xdata` 和 `ydata` 参数传递。

以下是已修改的 Matlab 代码：

Y1 = [0, 0.5448, 0.9541, 1]; % 定义横坐标值，地震动强度指标取对数
X1 = [0.05, 0.1, 0.2, 0.4]; % 定义横坐标值
% 拟合函数表达式定义，miu是正态分布均值，theta是正态分布方差
func = @(x, miu, theta) normcdf((x-miu)/theta);

% 调用函数进行拟合
params = lsqcurvefit(func, [0.5, 0.5], X1, Y1);

% 输出拟合结果
fprintf('miu=%f, theta=%f\n', params(1), params(2));

请注意，在这个修改后的版本中，我们已经将 `X1` 和 `Y1` 作为 `lsqcurvefit` 函数的 `xdata` 和 `ydata` 参数传递。

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出错 Untitled2>@(x,miu,theta)normcdf((x-miu)/theta) (line 3) func = @(x, miu, theta) normcdf((x-miu)/theta);% 调用函数进行拟合

这个错误是由于 Matlab 无法识别 `normcdf` 函数而导致的。请确保你的 Matlab 版本支持 `normcdf` 函数，并且在调用 `lsqcurvefit` 函数之前，正确地导入 Matlab Statistics Toolbox。

如果你的 Matlab 版本没有 Statistics Toolbox，你可以尝试使用 `erf` 函数来代替 `normcdf` 函数，因为这两个函数在正态分布情况下是等价的。以下是使用 `erf` 函数的示例代码：

Y1 = [0, 0.5448, 0.9541, 1]; % 定义纵坐标值
X1 = [0.05, 0.1, 0.2, 0.4]; % 定义横坐标值
% 拟合函数表达式定义，miu是正态分布均值，theta是正态分布方差
func = @(x, miu, theta) 0.5*(1+erf((x-miu)/(theta*sqrt(2))));

% 调用函数进行拟合
params = lsqcurvefit(func, [0.5, 0.5], X1, Y1);

% 输出拟合结果
fprintf('miu=%f, theta=%f\n', params(1), params(2));

请注意，在这个修改后的版本中，我们已经将 `normcdf` 函数替换为 `erf` 函数，并使用 `sqrt(2)` 来调整标准差的单位。这是因为 Matlab 中的 `erf` 函数的参数是标准差而不是方差。

上述代码运行后出现如下错误，请修改，矩阵维度必须一致。 出错 Untitled2>@(p)sum((logistic(p,t)-N).^2) (line 8) error_func = @(p) sum((logistic(p, t) - N).^2); 出错 fminsearch (line 200) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 出错 Untitled2 (line 12) p_opt = fminsearch(error_func, p0);

这个错误的原因是矩阵维度不一致，可能是参数 `p` 的维度与其他变量的维度不一致导致的。你可以检查一下代码中 `logistic` 函数的定义以及输入参数 `p` 的维度是否正确。

另外，你也可以在 `error_func` 函数中添加一些断言语句来检查变量的维度是否正确，例如：

function error = error_func(p)
    assert(size(p, 1) == 3, 'p 的维度应该为 3x1');
    assert(size(t, 1) == size(N, 1), 't 和 N 的维度应该一致');
    error = sum((logistic(p, t) - N).^2);
end

这样可以在出现维度不一致的情况下提前报错，帮助你更快地找到问题所在。