拟合幂律：“模型函数计算的 NaN”

Question

我尝试用 matlab (y=ax^b) 拟合幂律函数

Here are my x and y matrices

我只是用

计算拟合

拟合(x,y,'power1')

我收到此错误：

使用 fit>iFit 时出错（第 415 行） 模型函数计算的 NaN，拟合无法继续。 尝试使用或收紧系数的上限和下限。 拟合错误（第 109 行） [fitobj, goodness, output, convmsg] = iFit( xdatain, ydatain, fittypeobj, ...

哇哇哇！？我的 x 和 y 矩阵中没有 0，我认为没有任何东西会返回 NaN 值，而且我可以毫无问题地计算逆关系 fit(y,x,'power1')。

感谢您的任何帮助/建议！

编辑：（仅作为精度）Excel 确实找到了适合 (x,y) 的幂律！

EDIT2：代码，一旦 x 和 y 存储为变量。：

[p_powerlaw,results_powerlaw] = fit(x,y,'power1');

EDIT3：我更改了链接。现在，在我的保管箱中，您会找到 x 和 y 的 .mat ...尝试将它们与 power1 匹配...：P 不起作用！为什么？没看懂……

并尝试将 2 个矩阵 x 和 y 的值复制粘贴到其他矩阵中（不是通过分配，实际上是通过复制粘贴值）...拟合没有问题..！

Answer 1

Octave 中没有与fit 等效的方法，但是，我可以进行一些非线性曲线拟合（MATLAB 等效方法是 lsqcurvefit 或 lsqnonlin 优化工具箱）：

% Define function handle for optimisation (equivalent to power1 fit in MATLAB)
f = @(p, x) p(1) * x.^p(2);

% Initial guess for power law coefficients
init = [1 1]';

% Run optimisation - data is contained in X matrix
[p,y_power,cvg,op] = nonlin_curvefit(f,init,X(:,1),X(:,2));

% Sort out the fitted data to be monotonically increasing
Y = zeros(size(X));
[Y(:,1),idx] = sort(X(:,1),1);
Y(:,2) = y_power(idx);

% Plot the data
plot(X(:,1),X(:,2),'x',Y(:,1),Y(:,2))

% Display the power law coefficients
clc
disp('y = a * x^b');
disp(['a = ' num2str(p(1))])
disp(['b = ' num2str(p(2))])

这给了我以下系数（与@Ander Biguri 相同）和图表：

y = a * x^b
a = 13.416
b = 0.94642