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。

相关问题

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）。

vuefor循环el-tabs 并根据filteredTabs的数据源动态展示luckysheet表格 filteredTabs: [{ pid: 38, mdl_pid: 15, tbl_typ: "D", tbl_nam: "DIY_xka_dtl_1", tbl_cmt: "小可爱-明细表1", frm_cnf_pub: "json", lck_cnf_pub: "json", lck_mdl_cnf_pub: "json" }, { pid: 30, mdl_pid: 15, tbl_typ: "D", tbl_nam: "DIY_xka_dtl_2", tbl_cmt: "小可爱-明细表2", frm_cnf_pub: "json", lck_cnf_pub: "json", lck_mdl_cnf_pub: "json" } ],

你可以通过使用 `v-for` 指令循环 `filteredTabs` 数组，并在循环中创建 `el-tabs` 和 `luckysheet` 表格。具体实现代码如下：

<template>
  <el-tabs v-model="activeTab">
    <el-tab-pane v-for="(tab, index) in filteredTabs" :key="index" :label="tab.tbl_cmt">
      <luckysheet :pid="tab.pid" :mdl_pid="tab.mdl_pid" :tbl_typ="tab.tbl_typ" :tbl_nam="tab.tbl_nam" :frm_cnf_pub="tab.frm_cnf_pub" :lck_cnf_pub="tab.lck_cnf_pub" :lck_mdl_cnf_pub="tab.lck_mdl_cnf_pub"></luckysheet>
    </el-tab-pane>
  </el-tabs>
</template>

<script>
import Luckysheet from '@/components/Luckysheet.vue'

export default {
  components: {
    Luckysheet
  },
  data() {
    return {
      activeTab: '',
      filteredTabs: [
        {
          pid: 38,
          mdl_pid: 15,
          tbl_typ: 'D',
          tbl_nam: 'DIY_xka_dtl_1',
          tbl_cmt: '小可爱-明细表1',
          frm_cnf_pub: 'json',
          lck_cnf_pub: 'json',
          lck_mdl_cnf_pub: 'json'
        },
        {
          pid: 30,
          mdl_pid: 15,
          tbl_typ: 'D',
          tbl_nam: 'DIY_xka_dtl_2',
          tbl_cmt: '小可爱-明细表2',
          frm_cnf_pub: 'json',
          lck_cnf_pub: 'json',
          lck_mdl_cnf_pub: 'json'
        }
      ]
    }
  }
}
</script>

在以上代码中，我们使用 `v-for` 指令循环 `filteredTabs` 数组，并在循环中创建 `el-tabs` 的 `el-tab-pane`，并将每个 `tab.tbl_cmt` 作为标签的显示文本。同时，在 `el-tab-pane` 中，我们将 `luckysheet` 组件作为子组件，并将 `tab` 对象中的属性传递给 `luckysheet` 组件作为参数，以实现动态展示不同的 `luckysheet` 表格。