Matlab @fmincon error: «Поставленная целевая функция должна возвращать скалярное значение»

Question

РЕДАКТИРОВАТЬ: Чтобы помочь уточнить мой вопрос, я ищу, чтобы соответствовать следующим данным:

Я могу подойтииспользуя функцию cftool, но использование метода наименьших квадратов не имеет смысла для моих двоичных данных.Просто, чтобы проиллюстрировать ...

Итак, моя цель - подогнать эти данные с помощью функции fmincon.

ОРИГИНАЛЬНАЯ ПОЧТА:

У меня есть данные из эксперимента по управлению движением, в котором участники были рассчитаны по времени, когда они выполняли задание, и получили оценку (неудача или успех) на основе их производительности.Как и следовало ожидать, мы предполагаем, что участники будут делать меньше ошибок, поскольку у них будет больше времени для выполнения задачи.

Я пытаюсь приспособить функцию к этим данным с помощью fmincon, но получаю ошибку "Ошибка с использованием fmincon(строка 609) Поставленная целевая функция должна возвращать скалярное значение. "Я не понимаю, а) что это значит, или б) как я могу это исправить.

Ниже приведены некоторые данные и код.Любая помощь с благодарностью.

%Example Data:

time = [12.16 11.81 12.32 11.87 12.37 12.51 12.63 12.09 11.25
7.73 8.18 9.49 10.29 8.88 9.46 10.12 9.76 9.99 10.08
7.48 7.88 7.81 6.7 7.68 8.05 8.23 7.84 8.52 7.7 
6.26 6.12 6.19 6.49 6.25 6.51 6 6.79 5.89 5.93 3.97 4.91 4.78 4.43
3.82 4.72 4.72 4.31 4.81 4.32 3.62 3.71 4.29 3.46 3.9 3.73 4.15
3.92 3.8 3.4 3.7 2.91 2.84 2.7 2.83 2.46 3.19 3.44 2.67 3.49 2.71
3.17 2.97 2.76 2.71 2.88 2.52 2.86 2.83 2.64 2.02 2.37 2.38
2.53 3.03 2.61 2.59 2.59 2.44 2.73 ]

error = [0  0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   1   1   1   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1   0   0   0   0   1   1   1   0   1   0   1   0   1   1   0   1   1   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1];

%Code:

% initial parameters - a corresponds to params(1), b corresponds to params(2)
a = 3.0;
b = -0.01;

LL = @(params) 1/1+params(1)*(log(time).^params(2));
LL([a b]); 
pOpt = fmincon(LL,[a b],[],[]); 

Answer 1

Я полагаю, что логистическая регрессия будет соответствовать вашим данным и целям.В таком случае, почему бы просто не использовать встроенную функцию Matlab для полиномиальной логистической регрессии?

B = mnrfit(time,error)

Что касается вашей функции LL, вы уверены, что правильно ввели функцию и не пропускаете скобки?

LL = @(params) 1/(1+params(1)*(log(time).^params(2)));

Без скобок ваша функция эквивалентна 1 + a * log (x) ^ b

Answer 2

Ошибки происходят от функции LL, которая возвращает количество значений, равное длине time.

Чтобы правильно использовать fmincon, вам нужна функция, которая возвращает только одно значение.