Matlab:向` `nlinfit`‘函数传递更多参数

Matlab是一种高级技术计算语言和环境，广泛应用于科学、工程和金融领域。它提供了丰富的数学和统计函数，以及强大的数据可视化工具。

在Matlab中，nlinfit函数用于非线性回归分析，通过拟合非线性模型来估计模型参数。该函数可以传递更多参数以提高拟合的准确性和灵活性。

以下是向nlinfit函数传递更多参数的示例：

1. 初始参数估计（StartPoint）：可以通过指定初始参数的向量来改善拟合结果。例如，StartPoint = [1, 2, 3]表示初始参数估计为1、2和3。
2. 选项参数（Options）：可以通过设置选项参数来控制拟合过程的行为。例如，Options = statset('MaxIter', 100)表示最大迭代次数为100。
3. 权重向量（Weights）：可以通过指定权重向量来调整拟合过程中不同数据点的重要性。例如，Weights = [1, 0.5, 0.2]表示第一个数据点的权重为1，第二个数据点的权重为0.5，第三个数据点的权重为0.2。
4. 自定义模型函数（Model）：可以通过定义自己的模型函数来进行非线性回归分析。例如，Model = @(beta, x) exp(beta(1)*x) + beta(2)表示使用指数函数进行拟合。

通过传递这些额外的参数，可以更好地控制非线性回归分析的过程，提高拟合结果的准确性和可靠性。

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