model = fitlm(tbl, 'y ~ x1 + x2 + x3', 'Intercept', true);

这是一个使用线性回归模型拟合数据的代码行。它使用了一个名为`fitlm`的函数来拟合一个线性模型，并指定了自变量`x1`、`x2`和`x3`，以及因变量`y`。参数`'Intercept', true`表示在模型中包括截距项。`tbl`是一个包含数据的表格或数据框。该代码将返回一个拟合好的线性回归模型对象。

相关问题

lm = fitlm(tbl, 'ln_c ~ ln_a + ln_i + ln_f+ln_p '); 函数或变量 'tbl' 无法识别。

这个错误说明在您的代码中使用了一个未定义的变量 tbl。这可能是因为您没有定义或载入 tbl 变量。请确保您已经正确定义 tbl 并将其传递给 fitlm 函数。

如果 tbl 是一个表格变量，您可以使用 readtable 函数从文件中读取数据并将其存储在 tbl 中。以下是一个示例代码：

tbl = readtable('data.csv');
lm = fitlm(tbl, 'ln_c ~ ln_a + ln_i + ln_f + ln_p');

在上述代码中，data.csv 是包含数据的 CSV 文件。您可以根据实际情况修改文件名和路径。

如果 tbl 是一个数组，则需要使用其他方法来创建该数组并将其传递给 fitlm 函数。请提供更多关于 tbl 的信息，以便我可以提供更具体的帮助。

mdl = fitlm(tbl,'ResponseVar','BloodPressure');

这段代码使用MATLAB中的fitlm函数来构建线性回归模型。

首先，fitlm函数接受一个数据表tbl作为输入，其中包含了自变量和因变量的数据。在这里，'ResponseVar'参数指定了因变量的名称为'BloodPressure'。

然后，fitlm函数会根据数据表中的自变量和因变量进行线性回归拟合，并返回一个线性回归模型对象mdl。

该线性回归模型可以用于预测或分析因变量（血压）与自变量之间的关系。