lm = fitlm(tbl, 'ln_c ~ ln_a + ln_i + ln_f+ln_p ');预测变量和响应变量的长度必须相同。

这个错误通常是由于输入的预测变量和响应变量的长度不一致导致的。在你提供的代码中，预测变量 'ln_a ln_i ln_f ln_p' 和响应变量 'ln_c' 的长度不同，导致了这个错误。

要解决这个问题，需要确保预测变量和响应变量具有相同的长度。你可以通过下面的方法来检查它们的长度：

length(tbl.ln_a)
length(tbl.ln_i)
length(tbl.ln_f)
length(tbl.ln_p)
length(tbl.ln_c)

如果它们的长度不同，你需要对数据进行处理，使它们具有相同的长度。你可以考虑剔除或填充缺失的数据，或者重新选择符合要求的数据。

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。

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。