预测变量和响应变量必须具有相同的长度；Matlab

提前谢谢你的帮助

我试图对一组数据使用逐步回归。我将数据放在一个表中，单个预测变量位于表的最右侧（作为一列）。下面是我的代码的样子

mdl = stepwiseglm(dummyTrainingTable,'modelspec',modelTech,'Criterion',criterion);

其中modelTech和criteria是变量，其中包含指示两个名称-值对选项的字符串。我得到以下错误

Error using classreg.regr.FitObject/assignData (line 257)
Predictor and response variables must have the same length.

Error in classreg.regr.TermsRegression/assignData (line 349)
        model =
        assignData@classreg.regr.ParametricRegression(model,X,y,w,asCat,varNames,excl);

Error in GeneralizedLinearModel/assignData (line 794)
        model =
        assignData@classreg.regr.TermsRegression(model,X,y,w,asCat,dummyCoding,varNames,excl);

Error in GeneralizedLinearModel.fit (line 1165)
        model =
            assignData(model,X,y,weights,offset,binomN,asCatVar,dummyCoding,model.Formula.VariableNames,exclude);

Error in GeneralizedLinearModel.stepwise (line 1271)
            model = GeneralizedLinearModel.fit(X,y,start.Terms,'Distribution',distr,
            ...

Error in stepwiseglm (line 148)
model = GeneralizedLinearModel.stepwise(X,varargin{:});

这对我来说毫无意义，因为很明显我的反应和预测变量具有相同的长度；他们在一张桌子上。如果它们的长度不一样，就不可能在桌子上，对吗？这是Matlab的一个问题，还是我缺少了一些简单的东西

注意，当我将表格转换为矩阵时，逐步GLM运行良好。i、 e

dummyTrainingArray = table2array(dummyTrainingTable);

mdl = stepwiseglm(dummyTrainingArray(:,1:size(dummyTrainingArray,2) - 1), dummyTrainingArray(:,size(dummyTrainingArray,2)),modelTech,'VarNames', ...
    dummyTrainingTable.Properties.VariableNames,'Criterion', criterion);

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'modelspec'

不是函数的有效参数名。尝试：

mdl = stepwiseglm(dummyTrainingTable, modelTech, 'Criterion', criterion);

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我想出了一个解决办法。尽管在线文档说明输入可以是一个表，但当我在我的Matlab版本中查看手册（运行“help stepwiseglm”）时，我发现该函数仅与数据集兼容。然后我将我的表转换为数据集，它运行良好

编辑，我有Matlab版本

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8.2.0.701（R2013b）

函数的一个奇怪参数（在您发布的调用中）是

'modelspec'

。它看起来不应该是这样，但应该被实际的模型规范所取代，比如

'constant'

，

'linear'

等。模型规范不是一对ArgName/ArgValue:modelspec可以用作名称-值对。嗯，我现在无法测试。。。但是，如果在成功的

逐步GLM

调用的参数中插入

'modelspec'

文本，它仍然有效吗？如果不是这样，则始终可以打开.m文件、放置断点并逐步调试，直到找出错误所在。更正，不能将模型规范用作名称-值对。这不是问题所在。我同意，这只是个问题。：-）我认为如果你在给出的答案中指定你的MATLAB版本会很有用，因为下一个用户可能会遇到同样的问题，忘记事先检查帮助；我也试过了。我得到这个错误“错误的参数数量”。