ich habe eine For-schleife, die vektorisiert werden muss,
da ich im weiteren der for-schleife auf i-1 zugreife, was ja so noch nicht berechnet ist.
Gibt es hier eine Möglichkeit?
Code:
for j=m:-1:1 for i=n:-1:2 for k=1:b
% Regression
par=[]% alte Parameter löschen
X=[]% alte X Löschen
Y=[]% alte Y löschen
YL=[]% alte YL löscheb
X(:,j)=S(:,j)% X- Werte für Regression als Spaltenvektor aus S(n,m)
Y= V(:,j+1,:)% Y- Werte für aus V(n+1,m,b) für j+1 auslesen
Y(end,:)=[]; % letzte Spalte löschen, damit Anzahl der Zeilen von X gleich Anzahl der Zeilen von Y ist.
YL=Y %Hilfsoperation
Y=reshape(YL,n,b)' % Y in eine Y in eine nxb Matrix überführen
par(i,:)=polyfit(X(:,j),Y(:,i),3)% Paramater für jedes i berechnen
yco(:,i) = polyval(par(i,:),X(:,j))% Funktion mit eingesetzten Parametern ausrechnen
yco(isnan(yco))=-inf
Hab da leider keine Idee, aber es handelt sich hier nicht um einen mehrdimensionalen fit, oder? *zu_polyfitn_schiel*
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