如何在Matlab中以A =（L ^ x）（D ^ y）的形式拟合曲线？

Question

我有一些响应数据作为向量A，其中变量是L和D.

我只想找到L和D的系数，它们将以标题中提到的形式适合我的数据。

我想要一条曲线，而不是曲面。

我觉得它应该相当简单，但阅读一些旧的答案对我的情况也无济于事。

有一些简单的方法吗？

如果你想看到数据，请点击这里：

A = [0 0.06 0.12 0.44 0.56 0.94 1 1 0 0.04 0.58 0.74 0.86 1 1]

L = [100 100 100 100 100 100 100 100 43.7 49.7 56 61.5 65 77 93.8]

D = [11.3 10.1 8.9 8.5 8.1 7.7 6.5 5.3 5 5 5 5 5 5 5]

非常感谢。

更多信息：

我将上述等式编写为logA = xlogL + ylogD，并尝试使用

X = [ones(size(logL)) logL logD];

b = regress(logA,X);

但是Matlab没有返回任何系数，只是给了b = NaN NaN NaN

Answer 1

来自mathworks论坛的乔斯给了我正确的答案。这是：

  

nlm = fitnlm（[L（:) D（:)]，A，＆＃39; y~（x1 ^ b1）*（x2 ^ b2）＆＃39;，[0 0]）

如果你没有fitnlm，NonLinearModel.fit也会这样做。事实上，我使用后者。

希望这有助于某人。