clear;clc % 导入数据 patients = readtable('hospital.xls','ReadRowNames',true); % 将吸烟属性0，1修改为分类变量yes,no patients.smoke = categorical(patients.smoke,0:1,{'No','Yes'}); % 将性别修改为分类变量 patients.sex = categorical(patients.sex); % 将血压、年龄、体重、性别、吸烟进行回归分析 modelspec = 'sys ~ age + wgt + sex + smoke'; mdl = fitlm(patients,modelspec)%第1问 % 绘制残差图，残差图理论上应该为正态分布 plotResiduals(mdl) % 检测异常值 outlier = mdl.Residuals.Raw > 12; find(outlier) % 剔除异常值后进行回归分析 mdl = fitlm(patients,modelspec,... 'Exclude',84) mdl.ObservationInfo(84,:) % 简化模型 mdl1 = step(mdl,'NSteps',10) % 利用模型进行预测 ages = [25;30;40;65]; smoker = {'Yes';'No';'Yes';'No'}; systolicnew = feval(mdl1,ages,smoker)

这是一个MATLAB代码，对一个名为'hospital.xls'的数据集进行了回归分析，并进行了模型简化和预测。以下是代码的大致解释：

1. 第一行清空MATLAB工作空间和命令窗口中的内容。
2. 第二行从'hospital.xls'文件中读取数据，并将行名设为第一列的值。
3. 第三行将吸烟属性0和1修改为分类变量yes和no。
4. 第四行将性别修改为分类变量。
5. 第五行将血压、年龄、体重、性别、吸烟属性作为自变量，构建回归模型。
6. 第六行利用fitlm函数对数据集进行回归分析，并输出结果（包括模型系数、拟合优度、残差等）。
7. 第七行利用plotResiduals函数绘制残差图，以检验残差是否符合正态分布。
8. 第八行利用mdl.Residuals.Raw > 12的逻辑向量检测是否存在异常值，其中12是根据经验设置的阈值。
9. 第九行将检测到的异常值（第84个样本）从数据集中剔除，并重新进行回归分析。
10. 第十行输出第84个样本的信息。
11. 第十一行利用step函数对模型进行简化，NSteps为简化步数。
12. 第十二行利用fitlm函数预测新的年龄和吸烟属性下的收缩压（systolicnew）。

相关问题

改正：clear,clc % 导入数据 data = readtable('classroom.xlsx'); % 从Excel文件中读取数据 M = data.seat; f = data.power_sum; %约束条件 Aeq = [M';ones(1, 45)]; beq = [5320/0.9;5320/0.8]; lb = zeros(1, 45); ub = ones(1, 45); [x, fval, exitflag] = linprog(f, [], [], Aeq, beq, lb, ub); idx = find(x < 1e-6); fprintf("需要关闭的教室编号为：%d ", idx);

修改后的代码如下：

clear, clc
% 导入数据
data = readtable('classroom.xlsx');

% 从Excel文件中读取数据
M = data.seat;
f = data.power_sum;

% 约束条件
Aeq = [M'; ones(1, 45)];
beq = [5320/0.9; 5320/0.8];
lb = zeros(1, 45);
ub = ones(1, 45);

% 求解线性规划问题
[x, fval, exitflag] = linprog(f, [], [], Aeq, beq, lb, ub);

% 找到需要关闭的教室编号
idx = find(x < 1e-6);
fprintf("需要关闭的教室编号为：%d ", idx);

请问还有其他问题吗？

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

这段代码是MATLAB代码，主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中：

% clc：清空命令窗口
% clear all：清除所有变量
% a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a
% eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0
% eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h
% sigma_h=0.1：将0.1赋值给变量sigma_h
% eps_i=12*eps0：将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i
% sigma_i=500：将500赋值给变量sigma_i

如果您需要进一步了解这些变量的含义和用途，可以提出相关问题。