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）。

mdl = mdl.strip()

根据提供的引用内容，`mdl = mdl.strip()`是一行代码，它的作用是去除字符串`mdl`两端的空格和换行符。这个操作可以用于清理字符串中的不必要的空白字符，以便后续处理。

范例：

mdl = "  Hello World!  "
mdl = mdl.strip()
print(mdl)  # 输出：Hello World!