関数fitでデータの​近似曲線を求め方を教​えてください

データの近似曲線を求めたくて関数fitを使用しました。データはx1とy1の２次元グラフです。fitを使用した時、x1,y1をdouble型にしてから近似曲線の種類fitTypeを指定しました。実行すると、次のようなエラーがでました。

関数 'fit' の呼び出し内に、不足している引数または正しくない引数データ型がないかを確認してください。

どうすれば正しく実行できるか教えてください。

コード

p=fit(x1,y1,'exp1');

Answer 1

[michio]

x = rand(10,1);
y = rand(10,1);
p = fit(x,y,'exp1')

p = 

     一般モデル Exp1:
     p(x) = a*exp(b*x)
     係数 (95% の信頼限界):
       a =      0.3623  (0.05425, 0.6704)
       b =      0.9283  (-0.5022, 2.359)       

ということで、使い方自体に問題はなさそうです。

入力されている変数 x1, y1 のデータ型など今一度ご確認頂けますか？

[Nakasima]

回答ありがとうございます。データx1とy1は94×1のdouble型となっております。また、示してくださったコードは、

x = rand(10,1);

y = rand(10,1);

p = fit(x,y,'exp1')

の部分だけコーディングして実行すると質問と同じエラーが表示されました。もしかしたら、関数fitは別途必要なアドオンをインストールしなければならないとかありませんか？

[michio]

おっしゃる通り、fit での関数近似は Curve Fitting Toolbox が必要です。